基于改進YOLOv5s模型的紅外弱小目標(biāo)檢測方法
應(yīng)用光學(xué)
頁數(shù)： 7 2024-09-15
摘要： 針對復(fù)雜背景下紅外場景對比度低、特征不足、細(xì)節(jié)不清而導(dǎo)致的目標(biāo)檢測效率低的問題，在YOLOv5s模型基礎(chǔ)上通過創(chuàng)建TCC(two-way convolution and Concat)模塊并引入華為Ghost模塊，提出了一種基于改進YOLOv5s模型的紅外弱小目標(biāo)檢測方法。首先，結(jié)合紅外圖像的低級語義特征，采取二路卷積和多尺度思想創(chuàng)建了TCC模塊，提升了特征提取的全面性；接著，... （共7頁）
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