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公开(公告)号：CN119131338A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410943702.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的俯角敏感小目标远距离识别方法，它涉及复杂环境中潜在敏感小目标识别技术领域。例如在应急救灾场景下对灾区小目标的远距离识别和定位。本发明拟基于YOLOv8目标检测模型，通过引入改进的Swin Transformer模块，使模型在特征提取过程中保留足够的全局上下文信息，并通过自注意力机制提取更多差异化特征；引入RFA模块和轻量级注意力机制ECA，将原算法颈部FPN结构升级为RE‑FPN，提升网络对重要特征的关注能力；添加小目标检测层，增强模型对空间特征信息的感知能力；最后，使用具有多重注意力机制的目标检测头Dynamic Head，提升检测头在复杂背景下对低分辨率目标的检测表现，实现对复杂场景图片中人、车、重要设施等敏感小目标的识别检测。
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