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全局通道注意力增強(qiáng)的毫米波圖像目標(biāo)檢測(cè)[人工智能][安防電子]

針對(duì)主動(dòng)毫米波圖像中目標(biāo)與背景紋理區(qū)分度較低導(dǎo)致隱匿目標(biāo)漏檢問(wèn)題，并根據(jù)安檢實(shí)時(shí)性要求,，提出一種基于全局通道注意力增強(qiáng)的主動(dòng)毫米波圖像目標(biāo)檢測(cè)方法,。該方法以YOLOv5s為載體，在坐標(biāo)注意力位置方向上引入全局通道注意模塊，增強(qiáng)對(duì)隱匿目標(biāo)全局通道信息的關(guān)注,，從而提升在隱匿目標(biāo)與背景紋理區(qū)分度較低時(shí)的檢測(cè)能力,；再利用K-means++聚類(lèi)算法重新生成適合毫米波圖像目標(biāo)檢測(cè)的錨框。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，無(wú)論是陣列圖像數(shù)據(jù)集還是線掃圖像數(shù)據(jù)集,，該方法增強(qiáng)了對(duì)隱匿目標(biāo)的特征注意，提高了召回率,，在滿足安檢實(shí)時(shí)性的前提下,，提升了檢測(cè)性能。通過(guò)增加少量參數(shù),，在陣列圖像數(shù)據(jù)集上,，精度、召回率和[email protected]達(dá)到了92.0%,、90.93%和95.32%；在線掃圖像數(shù)據(jù)集上,，精度,、召回率和[email protected]達(dá)到了94.65%、92.67%和97.73%,。平均單張圖像推理時(shí)間在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上均達(dá)到1 ms,，滿足實(shí)時(shí)性要求。

發(fā)表于：2024/3/20