基于可见光-红外双模态的遥感小目标检测网络

本发明涉及遥感小目标检测技术领域，公开了一种基于可见光‑红外双模态的遥感小目标检测网络，本发明提出了Multi‑Order Gated Aggregation inverted Residual(MIR)模块，MIR巧妙的利用了manifolds ofinterest的设计思想，极大程度的缓解了小尺度目标的信息损失的问题。此外，在MIR基础上，本发明利用多模态信息互补的优势，设计了跨阶段多模态融合网络架构，显著提高了检测精度。同时，为了有效的解决遥感场景的复杂性、多样性问题，本文提出了GViL模块(Vision LSTM Based on Gradient Path)，GViL利用梯度路径分析的高效性，使用视觉长短期记忆网络(Vision LSTM，ViL)对上下文的建模能力，取得了显著的效果。本发明在多模态遥感数据集VEDAI和Dronevehicle上验证了本文模型的性能，并取得了优异的成绩。