激光与红外

作者：倪安庆

单位：1.重庆交通大学 机电与车辆工程学院,重庆 400074；2.重庆市计量质量检测研究院,重庆 401121；

关键词：红外目标检测;CenterNet;注意力机制;GSConv

基金：国家自然科学基金项目(No.52172381)；重庆市研究生联合培养基地项目(No.JDLHPYJD2018003)资助。

随着机器学习技术的不断发展,对目标检测技术的研究也越来越火热。针对目标检测中精度低、实时性差的问题。本文采用了一种单阶段的目标检测算法CenterNet完成对目标的快速识别,在算法的主干网络ResNet50增加CBAM注意力机制,提升了网络对目标的识别精度；在网络的输出模块,采用一种新的GSConv卷积模块,在不损失精度的情况下提高了检测速度。改进后的算法在红外数据集上验证其检测的准确性,其检测准确率达到8291。研究结果表明:改进的CenterNet算法,可准确高效的完成对红外小目标的识别。

来源：2024年第9期

《激光与红外》期刊编辑部

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