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摘要
本发明属于目标检测技术领域,公开了一种用于目标检测和图像分类的特征增强损失方法及系统,在骨干网络中加入通道注意力机制；计算所有注意力权重与注意力权重最大值的差的平方和的平均值,进而计算总的特征增强损失；在模型的损失函数中加入特征增强损失函数,模型在训练过程中通过对特征增强损失函数优化使得模型学习更多重要特征；准备数据集,设置参数值,开始训练模型。本发明通过损失函数使网络学习到更多重要特征,增强特征表示；特征增强损失函数会使网络学习到更多更加重要的特征,从而减小这种离散度；将“特征增强损失函数”添加到模型中并不会增加模型的复杂度,仅在模型的训练阶段以可以忽略不计的计算开销获得模型性能的提升。
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