由于复合翼飞行器在飞行过程中速度快,对红外目标识别算法的实时性有着更高的要求。针对快速目标识别的迫切需求,本文提出了一种基于改进YOLOv4的红外船舶识别算法YOLOv4-Gd。该算法首先将空间注意力机制与通道注意力机制相结合作用在主干网络CSP-Darknet提取出有效特征层上,使得船舶目标的特征占据更大的权重,以此增强神经网络对特征的学习能力。其次,使用深度可分离卷积替换主干网络CSPDarknet的传统卷积,在确保不丢失大量信息的同时极大降低网络的模型参数,提高网络的实时性。引入可学习权重的双向特征融合BiFPN模块,增加网络对不同输入特征层的学习能力及多尺度特征融合能力,最后对主干网络...
