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..