基于改进YOLO-NAS基准网络模型的红外目标检测方法

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基于改进YOLO-NAS基准网络模型的红外目标检测方法
申请号:CN202510289215
申请日期:2025-03-12
公开号:CN120259733A
公开日期:2025-07-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于改进YOLO‑NAS基准网络模型的红外目标检测方法,该方法包括:获取红外图像数据集;构建YOLO‑NAS基准网络模型;建立三头差分注意力机制,包括:对于输入,通过三个不同的投影矩阵将其映射为特征矩阵;根据特征矩阵计算三头差分注意力矩阵;将三头差分注意力矩阵与输入相乘,作为三头差分注意力机制的输出;将三头差分注意力机制引入至YOLO‑NAS基准网络模型的骨干网络SPP之前,并将YOLO‑NAS基准网络模型中所有的激活函数改成线性整流单元函数,得到改进YOLO‑NAS基准网络模型;利用红外图像数据集训练改进YOLO‑NAS基准网络模型,得到红外目标检测模型;利用红外目标检测模型进行红外目标检测。本发明能够实现红外小目标高精度检测。
技术关键词
注意力机制 矩阵 图像 整流单元 数据 标签文件 预训练模型 生成标签 处理器 随机噪声 程序 指令 计算机设备 优化器 可读存储介质 存储器 对比度 策略 线性
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