一种基于Swin-Transformer的特征聚合RGB-D显著性目标检测方法的背景技术

标题：一种基于Swin-Transformer的特征聚合RGB-D显著性目标检测方法 技术领域：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Swin-Transformer的特征聚合RGB-D显著性目标检测方法。 背景技术：目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它在实际应用中具有广泛的应用价值。传统的目标检测方法主要基于RGB图像进行处理，但是对于复杂场景和光照变化等问题，其检测性能存在一定的局限性。为此，近年来，基于RGB-D图像的目标检测方法逐渐受到关注，并取得了一定的成果。但是，现有的RGB-D目标检测方法大多采用手工设计的特征提取方法，对于复杂场景和目标形状的变化等问题，其检测性能仍有待提高。 发明内容：为了解决现有RGB-D目标检测方法的不足，本发明提出了一种基于Swin-Transformer的特征聚合RGB-D显著性目标检测方法。该方法主要包括以下步骤： (1) 输入RGB-D图像，将其分别输入到Swin-Transformer模型中，提取出多层特征图。 (2) 对于每一层特征图，分别进行特征聚合和显著性分析。具体地，采用自适应池化和多尺度特征融合的方法，将不同尺度的特征图聚合起来，并利用显著性分析方法对目标区域进行提取。 (3) 将不同层次的特征图进行融合，得到最终的显著性图。具体地，采用自适应融合的方法，将多层特征图融合起来，并利用显著性分析方法对目标区域进行提取。 (4) 对于提取出的目标区域，进行分类和定位。具体地，采用基于区域提议的方法，对目标区域进行分类和定位。 本发明的优点在于： (1) 采用Swin-Transformer模型进行特征提取，具有较高的检测精度和较快的处理速度。 (2) 采用多尺度特征聚合和自适应融合的方法，能够有效提高目标检测性能。 (3) 采用基于区域提议的方法进行分类和定位，能够提高目标检测的准确性和鲁棒性。 实施方式：本发明的实施方式可采用软件、硬件或者软硬件结合的方式实现。具体地，可采用Python等编程语言编写相应的程序，实现上述步骤。对于硬件实现，可采用GPU等高性能计算设备进行加速。 结论：上述说明仅为本发明的一种实施方式，而且并不限于此。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明的实质和范围的情况下，还可以进行各种变化和改进。因此，本发明应该包括在范围内。

### Swin Transformer 在路面分割中的实现 Swin Transformer 是一种分层结构的 Transformer，它通过滑动窗口机制实现了局部性和全局性的特征提取，在多种计算机视觉任务中表现出色。对于路面分割这一特定应用场景，Swin Transformer 的优势在于其能够捕捉高分辨率图像中的细粒度细节以及长距离依赖关系。 #### 方法概述 利用 Swin Transformer 进行路面分割的核心思路是结合其强大的特征表示能力和卷积神经网络（CNN）的空间感知能力[^1]。具体而言，通常采用 Encoder-Decoder 结构，其中 Swin Transformer 担任编码器的角色，负责提取多层次的特征图；而解码器则可以选用轻量级模块如 UperNet 或 FPN 来恢复空间分辨率并生成最终的分割结果。 以下是基于 Swin Transformer 实现路面分割的一个典型框架： ```python import torch from torchvision import models from timm.models.swin_transformer import swin_base_patch4_window7_224 class SwinUnet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): super(SwinUnet, self).__init__() # 使用预训练的 Swin Transformer 作为编码器 self.encoder = swin_base_patch4_window7_224(pretrained=True) # 解码器部分 (FPN or UNet decoder) self.decoder = DecoderBlock(in_channels=[768, 384, 192, 96], out_channels=128) # 输出分类头 self.classifier = torch.nn.Conv2d(128, num_classes, kernel_size=1) def forward(self, x): features = self.encoder(x) # 提取多尺度特征 # 将不同层次的特征送入解码器 decoded_features = self.decoder(features[::-1]) output = self.classifier(decoded_features) # 分类预测 return output class DecoderBlock(torch.nn.Module): """简化版解码器""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super(DecoderBlock, self).__init__() layers = [] for i in range(len(in_channels)): upsample_layer = torch.nn.Sequential( torch.nn.Upsample(scale_factor=2), torch.nn.Conv2d(in_channels[i], out_channels, kernel_size=3, padding=1), torch.nn.ReLU(inplace=True)) layers.append(upsample_layer) self.layers = torch.nn.ModuleList(layers) def forward(self, feature_maps): x = None for layer, feat_map in zip(self.layers, feature_maps): if x is not None: x = x + feat_map else: x = feat_map x = layer(x) return x ``` 此代码片段展示了一个简单的 Swin-Unet 架构设计，适用于二分类或多分类的路面分割任务。需要注意的是，实际部署时可能还需要调整超参数、优化损失函数等以适应具体的场景需求[^2]。 #### 数据准备与预处理 为了提高模型性能，数据增强技术是非常重要的一步。常见的操作包括随机裁剪、翻转、旋转和平移等几何变换，以及亮度、对比度调节等光度学变换。此外，考虑到道路环境可能存在光照不均等问题，建议引入直方图均衡化或 CLAHE 等方法改善输入质量[^3]。 #### 开源资源推荐 如果希望快速上手实践，可参考以下链接获取相关教程和代码： - **MMSegmentation**: https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation 支持多种主流分割算法，包含 Swin Transformer 预训练权重加载功能。 - **Swin-Unet Pytorch Implementation**: https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 提供了详细的文档说明及实验配置文件。 --- ###