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鸟巢检测中渐进特征融合与多尺度空洞注意力的应用.docx

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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..

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