摘要
本发明提供一种红外小型目标检测方法及系统,构建改进YOLOv5l网络模型,改进YOLOv5l网络模型中颈部网络包括多个依次堆叠的特征提取模块,在特征提取模块中,在第一concat单元之后添加CBAM‑IRSTD单元,在相邻两个特征提取模块中,上一特征提取模块对应的第一concat单元和下一特征提取模块对应的第一concat单元通过CBL‑DP模块连接,采集若干目标检测图像并标记红外小型目标,构建包括所有标记好的目标检测图像的数据集,使用数据集对改进YOLOv5l网络模型进行训练,将待检测图像输入到训练好的改进YOLOv5l网络模型,识别待检测图像上的红外小型目标。本发明对训练迭代的拟合效果以及检测精准度都有所提升,大幅减少整体模型参数量,提升了检测速度。
技术关键词
特征提取模块
网络
注意力
标记
上采样
图像识别单元
处理器
数据
空洞
指令
通道
可读存储介质
电子设备
存储器
计算机
因子
矩形
速度
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数据库查询语句
模型训练方法
标识符
注意力
计算机程序产品
预警方法
BERT模型
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山火预警装置
多尺度特征金字塔
智能部署方法
群智感知数据
深度强化学习模型
深度强化学习算法
热力图
条带
图像分析模型
生物
图像分析方法
图像分析装置
识别神经网络
多尺度特征融合
卷积神经网络模型
图像增强算法
航空零部件