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摘要：本发明公开了一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法和装置，包括：将目标检测模型作为检测分支，并提取真实恶劣天气图像的浅层特征图，并构建检测分支的检测损失；增加恶劣天气处理模型作为恶劣天气处理增强分支，并对真实恶劣天气图像进行去除恶劣天气干扰因素处理得到处理后图像；将浅层特征图和处理后图像分别经过混合随机池化得到池化后特征，将两池化后特征进行特征融合得到融合特征；计算融合特征与浅层特征图对应的池化后特征的相似度损失，依据相似度损失和检测损失对目标检测模型进行参数优化；利用参数优化后的目标检测模型对待检测的恶劣天气图像进行目标检测，这样可以以较低的计算消耗提升恶劣天气场景中目标检测的精度。
主权项：1.一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将目标检测模型作为检测分支，利用目标检测模型网路提取真实恶劣天气图像的浅层特征图，并构建检测分支的检测损失；增加参数固定的恶劣天气处理模型作为恶劣天气处理增强分支，利用恶劣天气处理模型对真实恶劣天气图像进行去除恶劣天气干扰因素处理得到处理后图像；将浅层特征图和处理后图像分别经过混合随机池化得到池化后特征，并将两池化后特征进行特征融合得到融合特征；计算融合特征与浅层特征图对应的池化后特征的结构相似度作为相似度损失，依据相似度损失和检测损失对目标检测模型进行参数优化；利用参数优化后的目标检测模型对待检测的恶劣天气图像进行目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法和装置
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