基于YOLOX和Swin Transformer的车载红外目标检测

摘要

红外图像因为存在噪声大、对比度不佳等问题,容易导致目标检测时的精度降低,本文结合YOLOX和Swin Transformer,提出了一种改进的YOLOX的模型。改进的模型采用Swin Transformer替换YOLOX中的CSPDarknet主干提取网络,减少YOLOX中Neck和Head部分的激活函数以及标准化层,以提高特征的提取能力,优化网络结构。对改进的模型在艾瑞光电数据集和FILR数据集上均进行了测试,实验结果显示,改进后的YOLOX网络,在两个数据集上的平均检测精度都有明显提升,更加适合红外图像的目标检测。