一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络

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推荐专利
一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络
申请号:CN202511387160
申请日期:2025-09-26
公开号:CN120876839A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络,属于无人机图像目标检测网络设计技术领域,由Backbone、Neck和Head三部分组成;Backbone部分包括两条路径,分别为多级特征提取的分支和补充原始细节信息分支。本发明,通过增加一条并行分支与特征提取分支进行不同层间的交互,补充多级下采样过程中丢失的特征信息。此外,BCMR‑YOLO利用区域‑通道混合卷积模块分别聚焦区域之间和通道之间的联系,过滤背景和干扰信息,加强网络对小目标像素的定位能力。最后,BCMR‑YOLO通过增加一个高分辨率的检测头,捕获更丰富的小目标特征信息,提高小目标的检测精度。
技术关键词
注意力 分支 无人机 网络设计技术 图像 并行特征提取 通道 上下文特征 卷积模块 语义 检测头 上采样 多尺度 噪声 层级 级联 冗余 校准
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