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摘要：本发明公开了一种基于泛注意力机制的多光谱特征融合多尺度目标检测方法，包括：主干网络读取可见光图像和红外图像后进行并行的双流网络特征提取，构建基于Transformer并引入代理注意力、跳过注意力结构和交叉注意力的GFT特征融合网络在不同阶段分别对双流网络提取的特征进行融合；颈部网络引入BiFPN模块、VoVGSCSP模块和GSConv模块，将不同阶段的融合特征作为颈部网络的输入并进行特征增强，不同阶段的增强后的特征再分别经RepConv模块捕捉多样化特征；最后经检测头和输出层得到最终的目标检测结果。本发明提供的网络结构在目标检测能力上具备更强的环境适应性，提高了目标检测的鲁棒性和检测精度。
主权项：1.一种基于泛注意力机制的多光谱特征融合多尺度目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于YOLOv5模型框架搭建包含主干网络、颈部网络、检测头和输出层的多光谱双流检测网络；其中，主干网络读取可见光图像和红外图像后进行并行的双流网络特征提取，构建基于Transformer并引入代理注意力、跳过注意力结构和交叉注意力的GFT特征融合网络在不同阶段分别对双流网络提取的原特征进一步特征提取并通过残差结构与原特征进行融合得到不同阶段的融合特征；颈部网络引入BiFPN模块、VoVGSCSP模块和GSConv模块对原YOLOv5颈部网络的Concat级联结构、C3模块和Conv模块进行替换，将不同阶段的融合特征作为颈部网络的输入并进行特征增强，不同阶段的增强后的特征再分别经过RepConv模块捕捉多样化特征；检测头接收不同阶段特征对应的RepConv模块的输出并进行处理生成检测结果；输出层融合不同阶段特征对应的检测结果得到最终的目标检测结果。
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百度查询： 浙江大学 基于泛注意力机制的多光谱特征融合多尺度目标检测方法
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