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基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测
1
作者
吴迪
赵品懿
+2 位作者
甘升隆
沈学军
万琴
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第2期221-232,共12页
针对小目标检测中卷积操作导致检测特征缺失和不同尺度语义隔阂的问题,提出一种基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测方法。1)提出一种多尺度三角动态颈(Tri-Neck)网络结构,用于融合多尺度特征语义隔阂及弥补小目标特征缺失的...
针对小目标检测中卷积操作导致检测特征缺失和不同尺度语义隔阂的问题,提出一种基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测方法。1)提出一种多尺度三角动态颈(Tri-Neck)网络结构,用于融合多尺度特征语义隔阂及弥补小目标特征缺失的问题。2)提出一种分组批量动态自适应通道注意力模块,增强弱语义小目标特征同时抑制无用信息,且在动态自适应通道注意力模块中设计新的激活函数和交并比损失函数,提升通道注意力表征能力。3)采用ResNet50作为骨干网络依次连接特征金字塔网络和Tri-Neck网络。实验结果表明,该方法在Pascal Voc 2007、Pascal Voc 2012上比YOLOv8算法mAP分别提升5.3%和6.2%,在MS COCO 2017数据集上AP和AP_S分别提升1.6%和2%,在SODA-D数据集上比YOLOv8算法AP提升0.9%。
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关键词
小目标检测
多尺度融合特征
特征金字塔
动态通道注意力
交并比损失函数
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职称材料
题名
基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测
1
作者
吴迪
赵品懿
甘升隆
沈学军
万琴
机构
湖南工程学院电气与信息工程学院
湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心
出处
《电子科技大学学报》
北大核心
2025年第2期221-232,共12页
基金
国家重点研发计划(2020YFB1713600)
国家自然科学基金(62476084)
+2 种基金
湖南省教育厅重点项目(24A0528)
湖南省自然科学基金(2022JJ30198)
湖南省研究生科研创新项目(YC202213)。
文摘
针对小目标检测中卷积操作导致检测特征缺失和不同尺度语义隔阂的问题,提出一种基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测方法。1)提出一种多尺度三角动态颈(Tri-Neck)网络结构,用于融合多尺度特征语义隔阂及弥补小目标特征缺失的问题。2)提出一种分组批量动态自适应通道注意力模块,增强弱语义小目标特征同时抑制无用信息,且在动态自适应通道注意力模块中设计新的激活函数和交并比损失函数,提升通道注意力表征能力。3)采用ResNet50作为骨干网络依次连接特征金字塔网络和Tri-Neck网络。实验结果表明,该方法在Pascal Voc 2007、Pascal Voc 2012上比YOLOv8算法mAP分别提升5.3%和6.2%,在MS COCO 2017数据集上AP和AP_S分别提升1.6%和2%,在SODA-D数据集上比YOLOv8算法AP提升0.9%。
关键词
小目标检测
多尺度融合特征
特征金字塔
动态通道注意力
交并比损失函数
Keywords
small object detection
multi-stage feature fusion
feature pyramid network
dynamic channelattention
iIOU loss
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH701 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测
吴迪
赵品懿
甘升隆
沈学军
万琴
《电子科技大学学报》
北大核心
2025
0
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