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题名基于特征交互结构的弱光目标检测
被引量：2
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作者
麦锦文
李浩
康雁
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机构
云南大学信息学院
云南省智慧旅游工程研究中心
云南大学软件学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期224-232,共9页
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基金
国家自然科学基金(61762092)
云南省重大科技专项(202002AD080047,202202AE090019,202202AD080007)。
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文摘
针对当前主流、先进的目标检测算法在弱光场景下对目标检测精度较低的问题,分析弱光图像削弱了传统卷积神经网络依赖的局部相关性归纳偏置,引入对全局特征有着出色建模能力的Swin Transformer stage以实现全局注意,增强特征信息量。将全局注意以并行方式与局部卷积共同抽取弱光图像特征,并提出了一种特征交互结构(feature interaction structure,FIS),通过精心设计的二次交互方式,能有效解析、利用和结合局部与全局信息。基于FIS堆叠构造交互式并行双流骨干网络FISNet,实现对两类特征的深度融合,并提供对密集预测型任务十分重要的层级特征结构。FISNet在弱光图像数据集ExDark上达到了40.6 AP,与EfficientNet等基准模型相比,得到了+0.5~2.9 AP的检测精度提升,在弱光目标检测场景中具有良好的应用。
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关键词
弱光图像
目标检测
全局特征
特征交互结构
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Keywords
low-light images
object detection
global features
feature interaction structure
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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