摘要
本申请公开了一种基于双流注意力的可见光和红外图像目标检测方法及装置,涉及可见光和红外图像目标检测技术领域,将可见光和红外图像数据对齐,并利用3×3卷积层初步提取浅层特征图,再将浅层特征图输入由双流Transformer模块组成的残差网络中提取深度特征图,随后聚合深度特征图、浅层特征图和原始图像,并使用检测头实现目标检测。本申请同时考虑通道与空间注意力,使目标检测网络模型不仅能同时增强目标特征在通道维度和空间维度上的表征能力,提高目标检测的准确性和鲁棒性,还能更好地适应不同尺寸的目标,提高目标检测的泛化能力。而且,本申请综合利用可见光和红外图像的优势,精准提取特征,在复杂背景、低对比度或遮挡情况下实现精准检测。
技术关键词
深层特征提取
检测网络模型
注意力
前馈神经网络
浅层特征提取
可见光图像
神经网络单元
通道
深度特征提取
索引
特征提取模块
插值算法
物体
分辨率
检测头
多层感知机
残差网络
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轻量化神经网络
识别系统
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多尺度特征提取
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卷积神经网络模型
生成方法
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能耗数据预测方法
时间序列特征
分层特征提取
设备运行数据
物联网传感器
调控方法
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