一种基于双骨干YOLO架构的多模态目标检测方法

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一种基于双骨干YOLO架构的多模态目标检测方法
申请号:CN202510925248
申请日期:2025-07-05
公开号:CN120495638A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于双骨干YOLO架构的多模态目标检测方法,应用于多模态目标检测技术领域,包括:构建基于双骨干YOLO架构的多模态目标检测模型;其中,检测主干,包含一个双流特征提取网络和三个融合Mamba块,检测网络由用于多模态目标检测的颈部模块和头部模块组成,其输入为三个融合Mamba块的输出;双流特征提取网络用于分别从RGB图像和IR图像中提取局部特征;每个融合Mamba块均包含有用于对局部特征进行浅层特征融合的Z扫描状态空间通道融合模块,以及用于对浅层特征融合结果进行深度特征融合的双Z扫描状态空间融合模块;输入待测图像至多模态目标检测模型,得到目标检测结果。本发明有效提高了目标检测精度。
技术关键词
深度特征融合 特征提取网络 多模态 空间模块 风车 输出特征 图像 线性单元 通道注意力机制 互补特征 可读存储介质 存储计算机程序 参数 融合特征 批量 处理器
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