公开(公告)号：CN117274630A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311254366.7

申请日：2023-09-26

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 胡凯涛 ,  马向华 ,  许敏 ,  逯代兴 ,  朱丽

IPC: G06V10/44 ,  G06V20/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于通道和空间注意力模块的特征提取及自动驾驶感知方法，其中方法包括：将自适应注意力模块(AAM)嵌入YOLOP模型中，给定BDD100K训练集的中间特殊预处理特征图作为输入，AAM首先使用通道注意力模块推断出一维通道注意力特征图，并将其与输入特征图相乘以获得中间通道细化特征；空间注意力模块沿着通道维度将中间通道细化特征分组为多个子特征，然后并行细化处理它们；随后，所有细化子特征被聚合，并采用通道混洗机制，以生成自适应强调的最终细化特征，进而增强了该模型在自动驾驶中的目标检测能力；本发明提出了一种轻量且高效的自适应注意力模块，显著提高了其在不同驾驶感知任务中的性能并平衡了模型的复杂性。