公开(公告)号：CN117934941A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410096971.4

申请日：2024-01-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 吴蒙 ,  窦德云

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/73 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于DETR和任务分离的目标检测方法及系统，涉及深度学习和计算机视觉技术领域，包括获取数据集，对目标检测数据集进行预处理；获取DETR原始模型代码，改造解码器端的输入，调整每一个解码器层中的注意力顺序，改造为级联交叉注意力；编写反馈通信模块代码，选择合适的参数，并将其插入到解码器层，同时修改最终损失函数的计算方法；调试修改后的模型，选取合适的训练参数并分别在两个目标检测数据集上进行训练，保存在测试集上评价指标最高的权重文件。本发明设计方法具有通用性，尤其对于以DETR为基础模型的目标检测方法，可以很方便的将本发明中提及的方法融合进自己的模型中，提高模型的收敛速度以及准确度。