融合改進(jìn)Transformer的車輛部件檢測(cè)方法

摘要： 為有效解決車輛部件檢測(cè)中模型由于特征提取不充分以及候選框未能充分利用導(dǎo)致的錯(cuò)檢、漏檢等問題，提出了融合改進(jìn)Transformer的車輛部件檢測(cè)方法。首先將多頭自注意力和雙層路由注意力結(jié)合，提出了關(guān)鍵區(qū)域多頭自注意力(KR-MHSA)；然后將基線模型(Mask R-CNN)中ResNet的最后一層與KR-MHSA進(jìn)行殘差融合，提升了模型的基礎(chǔ)特征提取能力；最后通過改進(jìn)的Swin ... （共11頁）