显著性背景感知的多尺度红外行人检测方法

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超大视场(U-FOV)红外成像系统探测范围大、不受光照限制,但存在尺度多样、小目标丰富的特点。为此该文提出一种具备背景感知能力的多尺度红外行人检测方法,在提高小目标检测性能的同时,减少冗余计算。首先,构建了4尺度的特征金字塔网络分别独立预测目标,补充高分辨率细节特征。其次,在特征金字塔结构的横向连接中融入注意力模块,产生显著性特征,抑制不相关区域的特征响应、突出图像局部目标特征。最后,在显著性系数的基础上构建了锚框掩膜生成子网络,约束锚框位置,排除平坦背景,提高处理效率。实验结果表明,显著性生成子网
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