选择性坐标注意力下红外图像无人机目标检测方法OA北大核心
UAV object detection method for infrared images based on selective coordinate attention
为解决无人机带来的安全隐患与隐私侵犯等问题,提出选择性坐标注意力下红外图像无人机目标检测方法.基于选择性坐标注意力机制,通过非对称卷积核在不同方向上捕捉不同尺度和形状的特征,将无人机特征的行列位置信息进行编码,动态地调整不同位置特征的权重,强化关键区域的特征表示.将多个红外图像输入YOLOv5网络中进行训练和处理后,在主干网络中经卷积操作后嵌入选择性坐标注意力机制,实现红外图像无人机目标特征精确提取.采用GIoU作为损失函数,优化预测框的位置和大…查看全部>>
This paper proposes an unmanned aerial vehicle(UAV)object detection method for infrared images based on selective coordinate attention in order to avoid the security risks and privacy violations caused by UAVs.On the basis of the selective coordinate attention mechanism,the asymmetric convolutional kernels are used to capture features of different scales and shapes in different directions.The row and column position information of UAV features is encoded,the…查看全部>>
吴茜;魏晶鑫;陈中举
长江大学 计算机科学学院,湖北 荆州 434023长江大学 计算机科学学院,湖北 荆州 434023长江大学 计算机科学学院,湖北 荆州 434023
电子信息工程
坐标注意力机制特征融合YOLOv5网络红外图像无人机目标目标检测
coordinate attention mechanismfeature fusionYOLOv5 networkinfrared imageUAV objectobject detection
《现代电子技术》 2025 (7)
43-47,5
中国高校产学研创新基金:新一代信息技术创新项目(2023IT269)
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