| 基于多光谱交互注意力融合的多尺度无人机小目标检测 |
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| 作者姓名： | 吴长柯 陈虎 潘涛 黄菊 刘洪 张萍 吴志红 苏强 |
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| 作者单位： | 四川大学视觉合成图形图像技术重点学科实验室,成都 610065;61287部队,成都 610036;四川大学视觉合成图形图像技术重点学科实验室,成都 610065;四川大学计算机学院,成都 610065;中国东方电气集团有限公司,成都 611731;四川大学视觉合成图形图像技术重点学科实验室,成都 610065;四川大学计算机学院,成都 610065;电子科技大学光电科学与工程学院,成都 611731;61287部队,成都 610036 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目（U20A20161）; |
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| 摘 要： | 针对无人机检测中存在的目标较小、受背景环境影响大、以及多光谱特征难以深度融合等问题,本文提出了针对无人机小目标检测的多尺度多光谱交互注意力融合目标检测模型.首先,将骨干网络设计为双流网络,分别提取不同尺度红外和可见光特征,并增加小目标检测层和BiFPN级联操作,提升对无人机小目标特征的提取能力.其次,创新性的设计了多光谱交互注意力融合模块,在该融合模块的指导下,网络可以在不同尺度融合红外和可见光模态的信息,使红外和可见光的特征进行深度聚合,发挥各自模态的优势,指导开展无人机小目标检测.实验结果表明,与最先进的多光谱目标检测模型相比,本文提出的模型在FLIR、LLVIP两个公开的多光谱目标检测数据集上都达到了优越的性能,在构建的多光谱无人机数据集上,本文提出的模型有效提升了无人机的检测精度和鲁棒性.
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| 关 键 词： | 无人机检测 小目标检测 多光谱交互注意力融合 多尺度 |
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