鸟巢检测中渐进特征融合与多尺度空洞注意力的应用.docx

鸟巢检测中渐进特征融合与多尺度空洞注意力的应用

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3.1渐进特征融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3.2多尺度空洞注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3.3鸟巢检测应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

鸟巢检测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1鸟巢检测任务分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2传统鸟巢检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.1基于图像处理的检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.2基于深度学习的检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

渐进特征融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1渐进特征融合原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2渐进特征融合模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2.1特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2.2特征融合模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.3特征优化模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

多尺度空洞注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1空洞注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2多尺度空洞注意力模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2.1空洞卷积层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2.2注意力模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.3多尺度融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

鸟巢检测中渐进特征融合与多尺度空洞注意力的融合模型．．．．．21

5.1模型整体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2渐进特征融合模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3多尺度空洞注意力模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.4模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.2.1模型参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.2.2评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3.1检测精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.3.2检测速度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.3.3模型鲁棒性分析．．