| 融合注意力機制的弱監督迷彩偽裝目標檢測算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1360 K | |
| 標簽： 目標檢測 弱監督算法 注意力機制 | |
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| 文檔介紹：隨著計算機硬件和人工智能技術的發展，強監督目標檢測算法已經取得了很大的成果。然而，強監督目標檢測算法需要在大規模、標注精度高的數據集上進行訓練。但在某些特定領域，上述條件要求過于苛刻。例如，軍事上常用的迷彩偽裝目標的圖像數據集就比公共數據集更難獲得且標注難度更大。因此，采用對數據集要求更低的弱監督目標檢測算法來實現迷彩偽裝目標的檢測任務。由于圖像中迷彩偽裝目標與背景融合度較大，導致原始淺層特征感知偽監督目標定位(Shallow feature-aware Pseudo supervised Object Localization，SPOL)算法的檢測精度相對較低。本文的核心是在SPOL算法的基礎上融合注意力機制，通過加入注意力模塊，讓模型更加關注迷彩偽裝目標的區域，以此來提高迷彩偽裝目標的檢測精度。 | |
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