重參數(shù)化增強(qiáng)的雙模態(tài)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型

摘要： 無(wú)人機(jī)高空航拍的目標(biāo)普遍尺寸小、特征弱，而且受復(fù)雜天候條件影響大，導(dǎo)致基于可見光或紅外單模態(tài)圖像的目標(biāo)檢測(cè)漏檢、誤檢率較高。對(duì)此，提出了重參數(shù)化增強(qiáng)的雙模態(tài)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型DM-YOLO。首先，采用通道拼接的方法融合可見光和紅外圖像，以極低的成本融合雙模態(tài)圖像的互補(bǔ)信息。其次，提出更加高效的重參數(shù)化模塊并基于此構(gòu)建了更加強(qiáng)大的骨干網(wǎng)RepCSPDarkNet,有效增強(qiáng)了骨干網(wǎng)對(duì)...