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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了基于多尺度注意力特征叠加的红外小目标检测模型建立方法及检测方法，属于红外小目标检测领域，模型建立方法包括：获取包含红外小目标的红外图像集，对各图像中小目标所在的目标框，以及目标像素和背景像素进行标注；利用标注后的红外图像集对初始检测网络进行训练，得到红外小目标检测模型；初始检测网络中，多尺度区域候选网络用于提取输入图像不同尺度的特征，提取各尺度特征的空间注意力后，基于空间注意力将不同尺度的特征融合到一起，并由此筛选出包含红外小目标的目标框；语义提取器获取目标框的语义特征后，由分割编码器识别出其中各像素属于小目标的概率，得到红外小目标检测结果。本发明能够提高红外小目标的检测质量。
主权项：1.一种基于多尺度注意力特征叠加的红外小目标检测模型建立方法，其特征在于，包括：获取包含红外小目标的红外图像集，对其中的每一张红外图像，标注各小目标所在的目标框，并对属于小目标和属于背景的像素分别进行标注；建立初始检测网络，用于检测红外图像中的红外小目标，并利用标注后的红外图像集对所述初始检测网络进行训练，训练结束后，得到红外小目标检测模型；其中，所述初始检测网络包括多尺度区域候选网络、语义提取器和分割编码器；所述多尺度区域候选网络包括多尺度注意力特征提取网络和特征映射卷积层；所述多尺度注意力特征提取网络用于提取输入图像不同尺度的特征，提取各尺度特征的空间注意力后，基于空间注意力将不同尺度的特征融合到一起，得到融合特征图；所述特征映射卷积层用于将所述融合特征图映射为五通道特征图，并从中筛选出包含红外小目标的目标框；所述五通道特征图中，每个点处的信息包括对应目标框的中心坐标、长、宽以及置信度；所述语义提取器用于提取输入图像的语义特征，并从中提取属于所筛选的目标框的语义特征，得到ROI图像块；所述分割编码器用于对ROI图像块进行编码，以识别出其中各像素属于小目标的概率，得到红外小目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于多尺度注意力特征叠加的红外小目标检测模型建立方法及检测方法
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