摘要
本发明提供了一种基于自适应注意力机制的多光谱目标检测方法,涉及图像处理技术领域,该方法包括收集不同场景和不同类别的多光谱图像数据集,并划分为训练集和测试集;构建基于自适应注意力机制的多光谱目标检测模型,并利用训练集和测试集对多光谱目标检测模型进行训练和测试;利用已训练和测试的多光谱目标检测模型进行多光谱目标检测。本发明解决了现有技术在多光谱融合目标检测领域中的模态间特征不对齐、无法自适应权衡模态间互补特性以及融合特征信息冗余的问题。
技术关键词
注意力机制
可见光
分支
输出特征
多光谱
前馈神经网络
矩阵
空间金字塔池化
表达式
通道
图像处理技术
级联
残差模块
卷积特征
卷积模块
网络模块
融合特征
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智能定位方法
代码结构
强化学习框架
漏洞
交叉注意力机制
噪声检测模块
优化噪声
多实例
噪声标签
半监督学习方法
混合网络模型
BiLSTM模型
事理图谱
关系
多头注意力机制