文档名：基于注意力及特征融合的红外行人检测算法
摘要：针对红外图像行人检测算法中复杂背景行人误检率高、密集行人检测精度低以及远景小目标行人漏检等问题,提出了一种基于注意力及特征融合的红外行人检测算法(attentionandfeaturefusion-youonlylookonce,AFFM-YOLO).提出了一种注意力特征提取模块(attentionfeatureextractionmodule,AFEM),融入网络主干部分,抑制无关背景信息,加强关键特征信息的提取.设计了一种多尺度特征融合模块(Multi-scalefeaturefusionmodule,MFFM),嵌入网络颈部部分,实现不同尺度间特征信息的有效融合,增加大尺度检测层,加强目标检测器对远景小目标行人的特征提取能力.在FLIR数据集做验证实验,结果表明:AFFM-YOLO取得了89.1%的平均精度,相比于基线算法YOLOv5提高了2.4%,AFFM-YOLO具有更好的表现,对红外图像行人的检测效果有明显提升.
作者：邓天民 王丽 刘旭慧Author：DENGTianmin WANGLi LIUXuhui
作者单位：重庆交通大学交通运输学院,重庆400074
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(11)
分类号：TP391.4
关键词：目标检测 红外行人检测 注意力机制 多尺度特征融合 多尺度特征检测
机标分类号：TP391TP183C93
在线出版日期：2023年7月18日
基金项目：国家重点研发计划，重庆市技术创新与应用发展专项重点项目，川渝联合实施重点研发项目基于注意力及特征融合的红外行人检测算法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(11)邓天民 王丽 刘旭慧针对红外图像行人检测算法中复杂背景行人误检率高、密集行人检测精度低以及远景小目标行人漏检等问题,提出了一种基于注意力及特征融合的红外行人检测算法(attentionandfeaturefusion-youonlylookonce,AFFM-YOLO)...参考文献和引证文献
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