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基于DCS-YOLOv8模型的红外图像目标检测方法
被引量：
9
1
作者
沈凌云
郎百和
+1 位作者
宋正勋
温智滔
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第5期565-575,共11页
针对低信噪比与复杂任务场景下,YOLOv8模型对红外遮挡目标和弱小目标检测能力不足的问题,提出了改进的DCS-YOLOv8模型(DCN_C2f-CA-SIoU-YOLOv8)的目标检测方法。以YOLOv8框架为基础,主干网络构建了基于可变形卷积的轻量级DCN_C2f(Deform...
针对低信噪比与复杂任务场景下,YOLOv8模型对红外遮挡目标和弱小目标检测能力不足的问题,提出了改进的DCS-YOLOv8模型(DCN_C2f-CA-SIoU-YOLOv8)的目标检测方法。以YOLOv8框架为基础,主干网络构建了基于可变形卷积的轻量级DCN_C2f(Deformable Convolution Network)模块,自适应调整网络的视觉感受野,提高目标多尺度特征表示能力。特征融合网络引入基于坐标注意力机制CA(Coordinate Attention)的模块,通过捕捉多目标空间位置依赖关系,提高目标的定位准确性。改进基于SIoU(Scylla IoU)的位置回归损失函数,实现预测框与真实框之间的相对位移方向匹配,加快模型收敛速度并提升检测与定位精度。实验结果表明,相较于YOLOv8-n\s\m\l\x系列模型,DCS-YOLOv8在FLIR、OTCBVS与VEDAI测试集上平均精度均值mAP@0.5平均提高了6.8%、0.6%、4.0%,分别达到86.5%、99.0%与75.6%。同时,模型的推理速度满足红外目标检测任务的实时性要求。
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关键词
红外图像
目标检测
注意力机制
可变形卷积
多尺度特征
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职称材料
题名
基于DCS-YOLOv8模型的红外图像目标检测方法
被引量：
9
1
作者
沈凌云
郎百和
宋正勋
温智滔
机构
太原
工
业学院电子
工
程系
长春
理
工
大学
电子信息
工
程学院
长春
理
工
大学
教育部
学科
创新
引
智
基地
(
d
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024年第5期565-575,共11页
基金
山西省引进人才科技创新启动基金(21010123)
山西省高等院校大学生创新项目(S202314101195)
吉林省科技发展计划基金项目(YDZJ202102CXJD007)。
文摘
针对低信噪比与复杂任务场景下,YOLOv8模型对红外遮挡目标和弱小目标检测能力不足的问题,提出了改进的DCS-YOLOv8模型(DCN_C2f-CA-SIoU-YOLOv8)的目标检测方法。以YOLOv8框架为基础,主干网络构建了基于可变形卷积的轻量级DCN_C2f(Deformable Convolution Network)模块,自适应调整网络的视觉感受野,提高目标多尺度特征表示能力。特征融合网络引入基于坐标注意力机制CA(Coordinate Attention)的模块,通过捕捉多目标空间位置依赖关系,提高目标的定位准确性。改进基于SIoU(Scylla IoU)的位置回归损失函数,实现预测框与真实框之间的相对位移方向匹配,加快模型收敛速度并提升检测与定位精度。实验结果表明,相较于YOLOv8-n\s\m\l\x系列模型,DCS-YOLOv8在FLIR、OTCBVS与VEDAI测试集上平均精度均值mAP@0.5平均提高了6.8%、0.6%、4.0%,分别达到86.5%、99.0%与75.6%。同时,模型的推理速度满足红外目标检测任务的实时性要求。
关键词
红外图像
目标检测
注意力机制
可变形卷积
多尺度特征
Keywords
infrared images
object detection
attention mechanism
deformable convolution
multi-scale features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DCS-YOLOv8模型的红外图像目标检测方法
沈凌云
郎百和
宋正勋
温智滔
《红外技术》
CSCD
北大核心
2024
9
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