多尺度特征融合的双模态目标检测方法OA北大核心CSTPCD
Multiscale Feature Fusion Approach for Dual-Modal Object Detection
基于可见光图像的目标检测,难以适应弱光、无光、强光等复杂光照条件,而基于红外图像的目标检测,受背景噪声影响大,且红外目标缺乏颜色信息,纹理细节特征弱,给目标检测带来较大挑战.对此,提出了一种能够有效融合可见光与红外图像特征的双模态目标检测方法.对输入的成对的双模态图像分别提取其初级特征;提出了多尺度特征注意力模块,对输入的红外与可见光图像分别提取其多尺度局部特征,并引入通道注意力和空间像素注意力,从通道和像素两个维度聚焦双模态图像的多尺度特征信息…查看全部>>
Object detection based on visible images is difficult to adapt to complex lighting conditions such as low light,no light,strong light,etc.,while object detection based on infrared images is greatly affected by background noise.Infra-red objects lack color information and have weak texture features,which pose a greater challenge.To address these prob-lems,a dual-modal object detection approach that can effectively fuse the features of visible and infrared dua…查看全部>>
张睿;李允臣;王家宝;陈瑶;王梓祺;李阳
陆军工程大学 指挥控制工程学院,南京 210007陆军工程大学 指挥控制工程学院,南京 210007陆军工程大学 指挥控制工程学院,南京 210007陆军工程大学 指挥控制工程学院,南京 210007陆军工程大学 指挥控制工程学院,南京 210007陆军工程大学 指挥控制工程学院,南京 210007
计算机与自动化
目标检测多尺度特征融合双模态注意力机制
object detectionmultiscale features fusiondual-modal imageattention mechanism
《计算机工程与应用》 2024 (17)
233-242,10
江苏省自然科学基金(BK20200581).
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