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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明属于目标检测技术领域，尤其为一种端对端的红外小目标检测方法、装置和系统。本发明通过构建红外小目标检测网络模型；利用两个不同的红外小目标数据集对模型进行与训练和微调，得到稳定可用的最终模型后将参数进行固化，选择复合损失函数和最优评价指标后进行保存模型；本发明提出的红外小目标检测方法通过引入交叉信息提取模块、空间非局部融合模块和对比注意力模块，以及采用复合损失函数的方式，能增强红外图像中的细节信息，改善模型对小尺寸目标的检测性能，通过多尺度分析、特征融合和全局语义特征的引导，模型能够更好地理解图像的结构和关系，提高红外小目标检测的准确性和稳定性。
主权项：1.一种端对端的红外小目标检测方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1，构建网络模型：整个网络由十个卷积块、三个交叉信息提取模块、空间非局部融合模块、五个特征提取模块、两个对比注意力模块、三个卷积层、拼接操作以及上采样操作组成；步骤2，准备数据集：将NUST-SIRST红外小目标数据集划分为测试集、训练集和验证集；步骤3，训练网络模型：将步骤2中准备好的数据集输入到步骤1中构建好的网络模型中进行训练；步骤4，微调模型：用NUAA-SIRST红外小目标数据集对模型进行再次训练和微调，得到稳定可用的模型参数，提高模型的红外小目标检测能力；步骤5，保存模型：将最终确定的模型参数进行固化，保存模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种端对端的红外小目标检测方法、装置和系统
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