[發明專利]注意力特征圖獲取方法及裝置、目標檢測的方法及裝置在審
| 申請號： | 202010967846.8 | 申請日： | 2020-09-15 |
| 公開（公告）號： | CN112101456A | 公開（公告）日： | 2020-12-18 |
| 發明（設計）人： | 譚衛雄;張榮國;李新陽;王少康;陳寬 | 申請（專利權）人： | 推想醫療科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06K9/46;G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京布瑞知識產權代理有限公司 11505 | 代理人： | 李浩 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 注意力 特征 獲取 方法 裝置 目標 檢測 | ||
1.一種注意力特征圖獲取方法，其特征在于，包括：
對特征圖進行通道注意力操作，以獲得通道注意力特征圖；
對所述特征圖進行空間注意力操作，以獲得空間注意力特征圖；
對所述通道注意力特征圖與所述空間注意力特征圖進行特征融合，獲得注意力融合特征圖；以及
基于所述注意力融合特征圖和所述特征圖，獲得注意力特征圖。
2.根據權利要求1所述的注意力特征圖獲取方法，其特征在于，所述對特征圖進行通道注意力操作，以獲得通道注意力特征圖包括：
對所述特征圖在通道上進行池化操作，以獲得第一池化特征圖；以及
對所述第一池化特征圖進行卷積操作，以獲得所述通道注意力特征圖；
所述對所述特征圖進行空間注意力操作，以獲得空間注意力特征圖包括：
對所述特征圖在空間上進行池化操作，以獲得第二池化特征圖；以及
對所述第二池化特征圖進行卷積操作，以獲得所述空間注意力特征圖。
3.根據權利要求2所述的注意力特征圖獲取方法，其特征在于，所述池化操作包括最大池化或平均池化。
4.根據權利要求2所述的注意力特征圖獲取方法，其特征在于，所述特征圖為三維特征圖，所述特征圖的通道數為C；
其中，所述對所述第一池化特征圖進行卷積操作，以獲得所述通道注意力特征圖包括：
通過空間維度為1×1×1、通道數為C/r的卷積核，對所述第一池化特征圖進行卷積計算，獲得第一通道注意力中間圖，r為預設值；以及
通過空間維度為1×1×1、通道數為C的卷積核，對所述第一通道注意力中間圖進行卷積計算，獲得所述通道注意力特征圖；
所述對所述第二池化特征圖進行卷積操作，以獲得所述空間注意力特征圖包括：
通過空間維度3×1×1、通道數為C的卷積核，對所述第二池化特征圖進行卷積計算，獲得第一空間注意力中間層；
通過空間維度1×3×1、通道數為C的卷積核，對所述第一空間注意力中間層進行卷積計算，獲得第二空間注意力中間層；以及
通過空間維度1×1×3、通道數為C的卷積核，對所述第二空間注意力中間層進行卷積計算，獲得所述空間注意力特征層。
5.根據權利要求4所述的注意力特征圖獲取方法，其特征在于，所述對所述通道注意力特征圖與所述空間注意力特征圖進行特征融合，獲得注意力融合特征圖包括：
對所述通道注意力特征圖和所述空間注意力特征圖進行叉乘計算，獲得注意力融合特征圖。
6.根據權利要求4所述的注意力特征圖獲取方法，其特征在于，
基于所述注意力融合特征圖和特征圖，獲得注意力特征圖包括：
對所述注意力融合特征圖和所述特征圖進行點乘計算，獲得所述注意力特征圖；或
通過空間維度3×3×3、通道數為C的卷積核對所述注意力融合特征圖進行卷積計算，將卷積計算后的所述注意力融合特征圖和所述特征圖相加獲得所述注意力特征圖。
7.一種目標檢測方法，其特征在于，包括：
獲取待檢測圖像，所述待檢測圖像包括目標對象；
對所述待檢測圖像進行特征提取處理，獲得所述待檢測圖像的至少一個特征圖；
對所述至少一個特征圖進行如權利要求1-6中任一所述的注意力特征圖獲取方法，獲得至少一個注意力特征圖；以及
基于所述至少一個注意力特征圖，獲取所述待檢測圖片中感興趣區域的目標對象的位置和類別。
8.根據權利要求7所述的目標檢測方法，其特征在于，所述目標對象為以下任一種：醫學圖像上的病灶影像。
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