目标检测是计算机视觉领域一个非常重要的应用场景,旨在从图像或视频中识别和定位特定目标。随着技术的不断进步,目标检测算法也在不断地发展和完善,另一方面,不同场景下的目标检测仍是计算机视觉领域中具有挑战性的任务之一。本文针对低光环境下的目标检测展开研究,由于低光环境下获取的数据中存在图像质量低、光照分布不均等问题,使用现有的目标检测算法难以得到令人满意的结果。本文首先提出对传统目标检测算法的特征提取网络进行优化,以提高算法的特征提取能力,同时本文针对待检测目标所处的低光环境,设计了一种图像预处理模块,对低光环境下获得的图片进行了增强,进一步解决了低光照条件下因图像质量差而导致检测效果不佳的问题。本文的主要工作内容如下所述:1.针对传统卷积网络在低光环境下目标检测中特征表达能力不足的问题,本文对使用传统卷积神经网络作为特征提取网络的目标检测算法进行了结构优化,将传统的特征提取网络替换为Conv Ne Xt网络,对输入特征进行处理时,不仅仅关注输入特征的局部信息,还考虑到整个输入特征的信息,使网络能更好地捕捉全局特征,并且能够更好地适应不同大小和长宽比的目标。通过对输入特征进行加权处理,增强了网络灵活性和适应性,提高了目标检测网络的特征提取能力。2.在上述改进的基础上,本文在特征提取网络部分引入了坐标注意力机制,将经过特征提取后得到的特征图通过注意力模块进行处理,使得模型能够更加有效的提取目标信息,从而加强模型对图像上下文之间关系的理解,提高模型性能。3.针对低光环境中图像受因亮度不均而导致检测效果不佳的问题,本文设计了一种自适应的图像增强模块,通过对图像亮度进行自适应的调整,提高图像的质量和清晰度,使模型能够更好地获取目标信息,通过这种方法不仅可以解决低光照条件下图像质量差而导致检测效果不佳的问题,还可以提高目标检测的准确率和效率。
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