典型文献
基于DETR的迷彩伪装目标检测
文献摘要：
近年来随着伪装技术的发展,尤其是高融合迷彩伪装概念的提出以及喷墨打印技术的突破性发展,使得可见光部分的伪装目标检测遇到了挑战.为解决高融合伪装下目标检测的问题,采用一个端对端的网络Detection Transformer(DETR),通过构建特征网络,优化算法,建立目标与背景之间的数学模型,得到了目标区域的像素信息.该网络可用作复杂场景下的伪装目标识别,不需要使用密集的先验来覆盖整个图像,网络中的检测模块和识别模块可以同时训练,不仅计算成本低,而且提高了模型的性能.此外,使用ResNet来减少分类器所需的参数.在大斑点迷彩、数码迷彩、高融合迷彩的测试数据集上进行实验,结果证明,DETR网络与目前比较先进的YOLOv5相比,精度一致的情况下,分类速度提升了20％,达到了有效检测的目的.
文献关键词：
DETR;目标检测;迷彩伪装;多头自注意力机制;残差网络;YOLO;高融合迷彩
中图分类号：
作者姓名：
刘珩;冉建国;杨鑫;吴晓强
作者机构：
陆军工程大学 电磁环境效应与光电工程国家级重点实验室,江苏 南京 210007
文献出处：
引用格式：
[1]刘珩;冉建国;杨鑫;吴晓强-.基于DETR的迷彩伪装目标检测)[J].现代电子技术,2022(17):41-46
A类：
高融合迷彩
B类：
DETR,迷彩伪装目标,伪装目标检测,喷墨打印技术,可见光,装下,端对端,Detection,Transformer,目标区域,像素,复杂场景,目标识别,先验,检测模块,识别模块,计算成本,ResNet,少分,分类器,斑点,数码迷彩,测试数据,YOLOv5,有效检测,多头自注意力机制,残差网络
AB值：
0.301176
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