基于多源特征交叉融合和分解组合的多源目标检测方法

本申请涉及人工智能与深度学习技术领域，特别涉及一种基于多源特征交叉融合和分解组合的多源目标检测方法，包括：通过双分支骨干网络对RGB‑红外图像对进行下采样和多尺度特征提取，得到不同尺度的RGB特征和红外特征；通过分解组合与交叉融合网络，对大尺度的RGB特征和红外特征、中尺度的RGB特征和红外特征分别进行分解与重组，对小尺度的RGB特征和红外特征进行多源交叉注意力融合，得到不同尺度的融合特征；通过双分支颈部网络对不同尺度的融合特征分别进行多路径特征聚合，得到不同尺度的聚合特征；通过双分支检测网络对不同尺度的聚合特征分别进行目标检测，得到RGB检测结果和红外检测结果。该方法在实现高精度检测的同时确保了检测的实时性。