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fusion network for small target detection based on yolo and attention mechanism

Optoelectronics Letters 2024年第6期20卷 372-378页

作者： XU Caie DONG Zhe ZHONG Shengyun CHEN Yijiang PAN Sishun WU Mingyang School of Information and Electronic Engineering Zhejiang University of Science and TechnologyHangzhou 310012China Research Development Department Hangzhou Xinhe Data Technology Co.Ltd.Hangzhou 311202China College of Mechanical Engineering Zhejiang UniversityHangzhou 310013China

target detection is an important task in computer vision research, and such an anomaly detection and the topic of small target detection task is more concerned. However, there are still some problems in this kind of researches, such as small target detection in complex environments is susceptible to background interference and poor detection results. To solve these issues, this study proposes a method which introduces the attention mechanism into the you only look once(yolo) network. In addition, the amateur-produced mask dataset was created and experiments were conducted. The results showed that the detection effect of the proposed mothed is much better.

关键词： fusion network for small target detection based on yolo and attention mechanism

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