基于动态上采样与多维注意力机制的红外目标检测方法

本发明提供了一种基于动态上采样与多维注意力机制的红外目标检测方法，将待检测红外图像输入至训练好的目标检测网络模型中得到目标类别和目标位置。本发明将原YOLOv8n网络中颈部网络的C2f模块替换为CBS模块，减少了颈部网络的层数以及参数；并且将基于最近邻插值的上采样模块替换为轻量且有效的Dysample模块，能有效提高特征图上采样质量，使轻量化的颈部网络更为高效。此外，本发明将多维度注意力机制模块添加至原YOLOv8检测头中，从而在特征维度上、空间维度上和通道维度上增强检测头的感知能力；在训练时将CIoU替换为MDPIoU，提高边框回归的收敛速度和精度，因此本发明可以提高检测红外图像的检测效果。