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摘 要:本发明涉及一种多光谱双流网络的目标检测方法,属于图像识别领域。该方法在YOLOv5的Backbone开始阶段有两条数据流,分别对所输入的可见光图像和红外光图像进行特征提取操作,首先构建双流网络,第一个融合模块基于残差网络与基于改进的SwinTransformer模态融合模块进行模态融合特征学习,第二个与第三个基于残差网络以特征图叠加的方式进行模态融合,重复三个模态融合模块的操作后,结束Backbone阶段,之后的Head层与预测程序与YOLOv5相同。本发明解决了在昏暗环境下目标检测性能弱的问题,提高小目标检测精度与运算速度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310454914.4 | 专利名称: | 一种多光谱双流网络的目标检测方法 |
申请日: | 2023-04-25 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 |
专利状态: | 授权未缴费 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/82搜分类 图像识别 视频监控 机器视觉搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116486233A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |