【摘 要】
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街道场景下的红外图像所含细节信息少、背景复杂，目前的目标检测模型检测精度低、速度慢。为此，基于条形池化和注意力机制提出了新的红外目标检测算法。首先，使用包含条形池化和金字塔池化（PPM）的混合池化模块（MPM）改进快速空间池化金字塔（SPPF）模块，利用条形池化解决传统池化操作在进行目标检测任务时存在的特征丢失和污染问题，提高算法对长窄目标的特征提取能力；并且使孤立目标之间建立全局依赖关系，使模型
【基金项目】
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广东省基础与应用基础研究基金（2020A1515010651）；
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街道场景下的红外图像所含细节信息少、背景复杂，目前的目标检测模型检测精度低、速度慢。为此，基于条形池化和注意力机制提出了新的红外目标检测算法。首先，使用包含条形池化和金字塔池化（PPM）的混合池化模块（MPM）改进快速空间池化金字塔（SPPF）模块，利用条形池化解决传统池化操作在进行目标检测任务时存在的特征丢失和污染问题，提高算法对长窄目标的特征提取能力；并且使孤立目标之间建立全局依赖关系，使模型富集更多的特征信息。其次，在注意力模块中加入水平和垂直方向上的全局池化操作，以获取目标在特征图全局范围上的位置信息，并将位置信息嵌入特征通道中，使算法更精准地定位目标，减少复杂背景对检测性能的影响。最后，使用无批次归一化（BFN）阻断了批次归一化（BN）的估计偏移累积为算法带来的性能退化问题，进一步提高算法的检测性能。在FLIR数据集上的实验结果表明，改进后算法的mAP（IoU=0.5）达80.7%、F1分数达78%，对比YOLOv5分别提高了1.9%和2.4%。
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