[发明专利]基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测方法有效
| 申请号： | 202010926384.5 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112101434B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 李永军;李莎莎;李鹏飞;杜浩浩;陈竞;陈立家;张东明;秦勉 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州联科专利事务所(普通合伙) 41104 | 代理人： | 王聚才 |
| 地址： | 475001*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测方法，首先利用在轻量级特征提取网络中使用深度可分离卷积改进YOLOv3残差模块中的标准卷积操作，然后在轻量级特征提取网络每一个残差模块中引入通道自注意力机制，然后在轻量级特征提取网络每一个残差模块中引入空间自注意力机制，最后在轻量级特征提取网络中使用H‑swish激活函数加速网络训练，进而构建基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测模型，搭建轻量级特征提取网络；本发明在网络模型设计过程中，使用了深度可分离卷积代替YOLO v3的标准卷积操作，通过多尺度提取特征图获得不同的感受野并降低参数，使得本发明具有网络参数大大减少、计算速度快的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolo v3 红外 图像 弱小 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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