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结合Transformer和动态特征融合的低照度目标检测
被引量：
8
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作者
蔡腾
陈慈发
董方敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期135-141,共7页
针对现有低照度目标检测算法模型参数量与计算量大、检测实时性差、难以应用于移动设备等问题,提出一种基于YOLOv8的改进轻量模型DarkYOLOv8的低照度目标检测方法。使用MobileNet v2替换YOLOv8的主干网络,增加模型的特征提取能力;使用Tr...
针对现有低照度目标检测算法模型参数量与计算量大、检测实时性差、难以应用于移动设备等问题,提出一种基于YOLOv8的改进轻量模型DarkYOLOv8的低照度目标检测方法。使用MobileNet v2替换YOLOv8的主干网络,增加模型的特征提取能力;使用Transformer注意力机制,获取图像的全局信息,并且基于目标标记信息作为标签训练Transformer模块参数,增强目标区域内的权重,从而提高模型在低照度条件下提取目标特征的能力;对颈部网络使用动态特征融合注意力模块(dynamic feature fusion attention,DFFA),动态融合浅层和深层特征,同时使用YOLOv8X算法+CBAM对DFFA模块中CBAM空间注意力权重进行监督训练。实验结果表明,在ExDark数据集上,DarkYOLOv8在GFLOPs仅为8.53的情况下mAP50指标达到70.1%,相比YOLOv8n提高了3.9个百分点。
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关键词
低照度目标检测
注意力机制
轻量化
TRANSFORMER
可变形卷积
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职称材料
题名
结合Transformer和动态特征融合的低照度目标检测
被引量：
8
1
作者
蔡腾
陈慈发
董方敏
机构
三峡大学计算机与信息学院
三峡大学湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期135-141,共7页
基金
国家自然科学基金新疆联合基金重点项目(U1703261)。
文摘
针对现有低照度目标检测算法模型参数量与计算量大、检测实时性差、难以应用于移动设备等问题,提出一种基于YOLOv8的改进轻量模型DarkYOLOv8的低照度目标检测方法。使用MobileNet v2替换YOLOv8的主干网络,增加模型的特征提取能力;使用Transformer注意力机制,获取图像的全局信息,并且基于目标标记信息作为标签训练Transformer模块参数,增强目标区域内的权重,从而提高模型在低照度条件下提取目标特征的能力;对颈部网络使用动态特征融合注意力模块(dynamic feature fusion attention,DFFA),动态融合浅层和深层特征,同时使用YOLOv8X算法+CBAM对DFFA模块中CBAM空间注意力权重进行监督训练。实验结果表明,在ExDark数据集上,DarkYOLOv8在GFLOPs仅为8.53的情况下mAP50指标达到70.1%,相比YOLOv8n提高了3.9个百分点。
关键词
低照度目标检测
注意力机制
轻量化
TRANSFORMER
可变形卷积
Keywords
low-light object detection
attention mechanism
lightweight
Transformer
deformable convolution
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合Transformer和动态特征融合的低照度目标检测
蔡腾
陈慈发
董方敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
8
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