基于可变形卷积及轻量级特征融合与增强的无人机小目标检测方法

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基于可变形卷积及轻量级特征融合与增强的无人机小目标检测方法
申请号:CN202510979212
申请日期:2025-07-16
公开号:CN120853058A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于可变形卷积及轻量级特征融合与增强的无人机小目标检测方法,具体包括如下步骤:步骤1,获取目标检测数据集,并对该数据集进行预处理,形成标准化后的训练集X与测试集Y;步骤2,构建基于可变形卷积及轻量级特征融合与增强的无人机小目标检测网络模型;步骤3,采用步骤1中的训练集X对步骤2构建的基于可变形卷积及轻量级特征融合与增强的无人机小目标检测网络模型进行训练,输出训练好的模型;步骤4,采用步骤1中的测试集Y对步骤3训练好的模型进行测试,输出检测结果。本发明解决了现有检测方法对小目标检测时存在的检测结果不准确的问题。
技术关键词
检测网络模型 无人机 特征融合网络 空间金字塔池化 支持多标签 注意力机制 融合特征 分支 分类场景 检测头 特征提取模块 预测类别 图像像素 输出特征 数据 长宽比 超参数
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