基于多层特征融合的多光谱行人检测方法

针对行人检测模型在全天候场景下特征提取能力差、检测准确率低的问题,提出一种基于多层特征融合的多光谱行人检测方法。设计一种基于通道注意力机制的可见光与红外特征的融合方式,提升模型的特征融合效率;采用多层融合特征设计特征金字塔网络,提升模型的特征提取能力;引入自适应特征融合机制对检测层进行特征图尺度调整,降低尺度冲突对模型性能的影响。在KAIST数据集上进行实验,其结果表明,模型的检测性能有一定提升。