基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测方法

摘要

本发明提供了基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测方法，首先利用在轻量级特征提取网络中使用深度可分离卷积改进YOLOv3残差模块中的标准卷积操作，然后在轻量级特征提取网络每一个残差模块中引入通道自注意力机制，然后在轻量级特征提取网络每一个残差模块中引入空间自注意力机制，最后在轻量级特征提取网络中使用H‑swish激活函数加速网络训练，进而构建基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测模型，搭建轻量级特征提取网络；本发明在网络模型设计过程中，使用了深度可分离卷积代替YOLO v3的标准卷积操作，通过多尺度提取特征图获得不同的感受野并降低参数，使得本发明具有网络参数大大减少、计算速度快的优点。