摘要
本发明公开一种基于多模态信息融合驱动的小目标检测方法,涉及视觉检测技术领域,该方法包括:将采集的红外与可见光图像数据送入网络模型进行训练、微调参数等操作,输出检测结果;所述网络模型包括:多模态融合模块、轻量化主干网络和自适应级联查询检测头网络结构;使用已准备好的训练数据集对网络模型进行训练,直到训练次数达到设定阈值或损失函数的值达到设定阈值范围内;使用已准备好的验证集对模型进行训练和微调,优化模型参数,进一步提高网络的性能;本发明能够实现更高精度和更快速度的小目标检测,利用图像在不同模态下的特性实现信息互补的效果。
技术关键词
多模态信息融合
卡尔曼滤波融合
检测网络模型
检测头
可见光图像
净化模块
分支
视觉检测技术
掩码矩阵
解码器
级联
训练集
模态特征
注意力
编码器
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定位检测方法
可见光图像
噪声抑制
图像增强
定位检测装置
机械臂控制方法
机械臂系统
人工智能技术
多模态信息融合
剩余时长
三维点云数据
特征提取单元
热红外传感器
估计方法
可见光传感器
基因表达数据
数据对齐方法
文本
时序
预训练语言模型
检测网络模型
空中无人机
空间金字塔
检测无人机
注意力机制