一种稀疏注意力和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法

本发明涉及红外图像弱小目标检测领域，具体为一种稀疏注意力和多尺度特征融合的红外小目标检测网络框架，在网络下采样、感知中引入特征图组，增强小目标特征图组的权重，提高小目标的表征能力；在跳连接中引入全连接层，从全局感受野中抑制结构相似的背景，从而提高目标与背景的对比度；利用Biformer模块学习小目标和背景之间的远程关系，有效弥补细节纹理特征匮乏的不足，提高了特征的表达能力；采用自适应非对称融合模块，充分挖掘红外弱小目标的浅层空间特征和深层语义特征，从高、低层特征中融合多尺度上下文信息。完成对真实目标和背景噪声的像素分类，得到真实目标检测结果。