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一种基于Transformer和CNN多维特征融合的轻量级小目标检测方法
发明专利有效
10权利要求 · 1 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
穆晓芳; 吴一鸣; 石泓; 侯明星
IPC 分类
G06V 10/25 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/774 (2022.01)G06V 20/17 (2022.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)
本发明涉及计算机视觉技术领域,具体是一种基于Transformer和CNN多维特征融合的轻量级小目标检测方法,该方法是采用如下步骤实现的:步骤一:数据集构建;步骤二:数据集标注及划分;步骤三:数据预处理;步骤四:MCD‑YOLO模型构建:基于C2f‑MCC层和DFA注意力机制,对传统YOLOv8n模型进行改进,得到MCD‑YOLO模型;步骤五:特征提取;步骤六:特征融合;步骤七:结果预测;步骤八:结果评估。本发明有效解决了现有基于深度学习的目标检测方法在检测遥感图像中的小尺寸目标时检测精度较低、参数量较大的问题,适用于遥感图像目标检测。