全局通道注意力增強的毫米波圖像目標檢測
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>5995 K
標簽： 主動毫米波圖像目標檢測 全局通道注意力增強 K-means++
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文檔介紹：針對主動毫米波圖像中目標與背景紋理區(qū)分度較低導致隱匿目標漏檢問題，并根據安檢實時性要求,，提出一種基于全局通道注意力增強的主動毫米波圖像目標檢測方法,。該方法以YOLOv5s為載體，在坐標注意力位置方向上引入全局通道注意模塊,，增強對隱匿目標全局通道信息的關注,，從而提升在隱匿目標與背景紋理區(qū)分度較低時的檢測能力；再利用K-means++聚類算法重新生成適合毫米波圖像目標檢測的錨框,。實驗結果表明,，無論是陣列圖像數據集還是線掃圖像數據集，該方法增強了對隱匿目標的特征注意,，提高了召回率,，在滿足安檢實時性的前提下,，提升了檢測性能,。通過增加少量參數，在陣列圖像數據集上,，精度,、召回率和[email protected]達到了92.0%、90.93%和95.32%,；在線掃圖像數據集上,，精度、召回率和[email protected]達到了94.65%,、92.67%和97.73%,。平均單張圖像推理時間在兩個數據集上均達到1 ms，滿足實時性要求,。
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