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

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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
申请号:CN202411459995
申请日期:2024-10-18
公开号:CN119313882B
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
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
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