基于动态可变形卷积特征融合的无人机图像目标检测方法及装置
申请号:CN202510931284
申请日期:2025-07-07
公开号:CN120783172A
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于动态可变形卷积特征融合的无人机图像目标检测方法及装置,该方法步骤包括:输入待测无人机图像进行预处理;从输入的预处理后图像中逐层级提取多尺度特征得到输入特征图;将输入特征图输入至基于DDCM的多层级融合特征融合网络中进行特征融合得到多层级融合特征,并在多层级融合特征金字塔结构的各层级结构中通过动态可变形卷积特征学习模块使用动态可变形卷积提取目标形变特征,动态可变形卷积通过采用全局坐标注意力机制融合位置信息与全局特征,生成动态的空间偏移量和调制掩码;将多层级融合特征输入至多尺度感知检测头中进行目标检测。本发明能够减少小目标漏检、形变目标定位偏差,同时提升检测的精度以及鲁棒性。
技术关键词
卷积特征
融合特征
金字塔结构
无人机
层级
动态
图像
多尺度特征
空间权重矩阵
注意力机制
网络
通道
存储计算机程序
残差学习
表达式
模块
语义
可读存储介质
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