摘要
本发明提出一种基于尺度感知和联合注意力的红外小目标检测方法与系统,该方法包括:通过基础特征提取模块对红外图像进行初步特征提取,得到初级特征图;通过多尺度感知模块对初级特征图进行多层级特征提取,得到多尺度特征图;通过全语义聚合编码模块将初级特征图和多尺度特征图进行融合,得到编码特征图;将编码特征图和多尺度特征图输入至跨语义引导解码模块进行重建解码,得到解码特征图;将解码特征图输入至预测头,得到预测图像;基于预测图像得到最终的检测结果。本发明通过尺度感知和联合注意力两大机制有效优化了模型结构,显著减少了模型参数和计算负载量,在保持卓越性能的同时实现了高效轻量化的检测能力。
技术关键词
多尺度特征
编码特征
空间权重矩阵
语义注意力
特征提取模块
坐标
解码模块
图像
层级
多尺度感知
通道
编码模块
双线性插值
内核
系统为您推荐了相关专利信息
动态场景
动态物体
定位方法
特征点
RGBD相机
预测模型训练方法
时序特征
残差网络
数据
地形特征
X射线成像模块
数据收集模块
多模态数据融合
特征提取模块
信息模块
火灾特征
调查方法
训练深度学习模型
三维实景模型
火场视频
样本
识别方法
识别模型训练
特征提取模块
识别标签