重參數(shù)化增強的雙模態(tài)實時目標檢測模型

摘要： 無人機高空航拍的目標普遍尺寸小、特征弱，而且受復(fù)雜天候條件影響大，導(dǎo)致基于可見光或紅外單模態(tài)圖像的目標檢測漏檢、誤檢率較高。對此，提出了重參數(shù)化增強的雙模態(tài)實時目標檢測模型DM-YOLO。首先，采用通道拼接的方法融合可見光和紅外圖像，以極低的成本融合雙模態(tài)圖像的互補信息。其次，提出更加高效的重參數(shù)化模塊并基于此構(gòu)建了更加強大的骨干網(wǎng)RepCSPDarkNet,有效增強了骨干網(wǎng)對...