近日，我院2021级研究生李灏以第一作者在《Expert Systems With Applications》期刊上发表题目为“AlignYOLO: A feature-aligned network for object detection”的研究成果（论文链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123218）。论文通讯作者为研究生指导教师宋长明教授。《Expert Systems With Applications》是人工智能、运筹学等领域国际顶级期刊，期刊当前影响因子为8.5，属于中科院SCI期刊大类分区1区TOP期刊，在全球具有强大的学术影响力。

该研究提出了一种对齐特征解决错位问题的目标检测网络。现有的方法倾向于聚合不同级别或尺度上的特征来增强特征表示。考虑到简单的串联或相加等不加区别地聚合特征或嵌入上下文信息会忽略采样操作导致的特征间错位，引入自注意力机制增强特征表示。通过可学习的插值策略分别对齐跨层特征和多尺度特征。所提出的方法在检测性能上优于最先进的检测器。该研究探索特征对齐在目标检测领域的效果，为提高检测器精度提供了技术支持。

该研究工作得到了河南省科技攻关项目（项目批准号：232102210052）的支持。

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通讯员：程东旭