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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提出一种注意力引导混合双分支空间分解神经网络红外弱小目标检测方法，具体步骤为：步骤一：构造基于高斯分布特性的自适应选择多尺度感受野模块，对多尺度输入信息进行感受野的自适应选择；步骤二：构造基于稀疏低秩特性的跨注意力背景估计模块，将目标增强后和目标淹没处理后的特征图通过跨注意力进行背景估计；步骤三：构造前景背景特征融合模块，将上述两步骤中的特征图进行差分，并补充细节信息，经过分割头得到整幅图像像素级别的概率预测图；步骤四：将步骤一、二中的两个模块并联后与步骤三中的前景背景特征融合模块进行串联，完成神经网络，并构造损失函数对网络进行训练；使用预测结果与像素级标签进行损失计算，实现对网络参数的训练。
主权项：1.一种注意力引导混合双分支空间分解神经网络红外弱小目标检测方法，其特征在于，该方法具体步骤如下：步骤一：构造基于高斯分布特性的自适应选择多尺度感受野模块，使用不同扩展系数的可学习高斯卷积单元进行串联提取特征，对多尺度输入信息进行感受野的自适应选择，实现目标特征增强；步骤二：构造基于稀疏低秩特性的跨注意力背景估计模块，将目标增强后和目标淹没处理后的特征图通过跨注意力进行背景估计；步骤三：构造前景背景特征融合模块，将上述两步骤中的特征图进行差分，并补充细节信息，经过分割头得到整幅图像像素级别的概率预测图；步骤四：将步骤一、二中的两个模块并联后与步骤三中的前景背景特征融合模块进行串联，完成神经网络，并构造损失函数对神经网络进行训练；使用预测结果与像素级标签进行损失计算，实现对神经网络参数的训练；输出：用训练好的神经网络处理红外图像；在使用训练数据对注意力引导混合双分支空间分解神经网络进行充分迭代训练之后，得到训练好的神经网络用于检测目标像素。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种注意力引导混合双分支空间分解神经网络红外弱小目标检测方法
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