摘要
基于双分支非对称注意力骨干和特征融合金字塔网络的多模态目标检测方法及系统,属于目标检测技术领域。为了解决现有的多模态目标检测方法很难补充每种模式所缺乏的特征,从而影响了多模态目前检测效果的问题。本发明将光学图像、红外图像作为光学分支骨干网络、红外分支骨干网络的输入,分支骨干网络均包括一个卷积层和若干个残差模块,在每一组残差模块之间设置一个细节信息补充模块或语义信息补充模块,细节信息补充模块和语义信息补充模块在残差模块的顺序处理方向上交替设置;将两个分支得到的两个特征金字塔送入特征融合单元,特征融合单元利用特征融合金字塔网络每层的特征进行融合,最终的多个尺度的融合特征送入检测单元进行检测检测。
技术关键词
残差模块
特征金字塔
金字塔网络
分支
检测网络模型
融合特征
语义
注意力
特征提取单元
sigmoid函数
多模态
加权特征
通道
语音特征
图像
数据获取模块
线性
支路
系统为您推荐了相关专利信息
模态特征
融合特征
红外图像融合技术
双波段图像融合
二维快速傅里叶变换
关键点
角度测量方法
图像处理技术
多层特征融合
空间金字塔池化
病变检测方法
特征金字塔网络
交互结构
图像块
病变检测系统