摘要
本发明公开了一种基于阶梯交互注意力和像素特征增强网络红外小目标检测方法;包括将训练集图像输入至主干网络提取含有红外小目标图像的多尺度特征;将主干网络的特征提取层Stage1、Stage2、Stage3、Stage4输出的显著性图特征分别输入到阶梯交互注意力模块中,将对于输入的特征输入到像素特征增强模块中,通过逐像素的操作对特征图进行细化获得增强特征;通过多维特征融合模块来融合不同维度的特征图得到显著性图像,并通过红外小目标的二值标签对其进行深度监督。本发明的检测方法能够有效的探测红外小目标,具有较好的可靠性和鲁棒性,提高了红外小目标的检测性能。
技术关键词
交互注意力
输出特征
检测网络模型
融合特征
阶梯
像素
图像
模块
训练集
捕获特征
上采样
通道
表达式
多尺度
鲁棒性
标签
分辨率
层级
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网络构建方法
噪声标签
标记特征
输出特征
训练集
桥梁健康状态检测
注意力
网络
特征提取模块
双模态
图像数据传输方法
分层注意力模型
图像数据传输系统
多尺度信息
全局运动补偿
交通信号灯
融合特征
融合时空特征
交通流量预测
斯皮尔曼相关系数
边框特征
纹路特征
评分特征
翻拍图像识别方法
融合特征