Abstract：
针对可见和红外双模态融合的目标检测算法计算量大、难以在边缘设备上有效部署的问题,提出一种基于可见和红外双模态融合的轻量化行人车辆检测算法.该算法使用轻量级网络Mobilenetv2替换YOLOv7-tiny作为网络主干,减小了模型的参数量与计算量,并设计了照明感知模块和差分模态特征融合模块,其中照明感知模块能够依据光照条件自适应调整各模态权重,差分模态特征融合模块能在不增加网络参数的同时合理互补各模态的特征信息,提高了检测精度.在多光谱数据集FLIR、LLVIP 和 KAIST 上的验证实验表明,相比于经典的 YOLOv5s、YOLOv7-tiny 轻量级模型和ICAFusion、CFT双模态算法,所提出的双模态轻量化目标检测模型具有检测精度高、推理速度快等优势.
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光子学报
ISSN： 1004-4213
Year： 2025
Issue： 6
Volume： 54
Page： 146-159
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JCR@2023
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