基于特征交互结构的弱光目标检测

来源：计算机工程与应用杂志2024年第11期北京时间：

作者：麦锦文, 李浩, 康雁

单位：1.云南大学 信息学院，昆明 650504；2.云南省智慧旅游工程研究中心，昆明 650504；3.云南大学 软件学院，昆明 650504

摘要：针对当前主流、先进的目标检测算法在弱光场景下对目标检测精度较低的问题，分析弱光图像削弱了传统卷积神经网络依赖的局部相关性归纳偏置，引入对全局特征有着出色建模能力的Swin Transformer stage以实现全局注意，增强特征信息量。将全局注意以并行方式与局部卷积共同抽取弱光图像特征，并提出了一种特征交互结构（feature interaction structure，FIS），通过精心设计的二次交互方式，能有效解析、利用和结合局部与全局信息。基于FIS堆叠构造交互式并行双流骨干网络FISNet，实现对两类特征的深度融合，并提供对密集预测型任务十分重要的层级特征结构。FISNet在弱光图像数据集ExDark上达到了40.6?AP，与EfficientNet等基准模型相比，得到了+0.5~2.9?AP的检测精度提升，在弱光目标检测场景中具有良好的应用。

关键词：弱光图像,目标检测,全局特征,特征交互结构