EDASNet: efficient dynamic adaptive-scale network for infrared pedestrian detection

计算机科学 增采样 特征(语言学) 卷积(计算机科学) 棱锥(几何) 行人检测 比例(比率) 人工智能 目标检测 特征提取 模式识别(心理学) 计算机视觉 图像(数学) 人工神经网络 行人 数学 物理 量子力学 运输工程 工程类 哲学 语言学 几何学
作者
Yang Liu,Ming Zhang,Fei Fan,Dahua Yu,Jianjun Li
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:35 (11): 115406-115406
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad6bb3
摘要

Abstract Infrared images are widely utilized due to their exceptional anti-interference capabilities. However, challenges such as low resolution and an absence of detailed texture can impede the effective recognition of multi-scale target information, particularly for small targets. To address these issues, we introduce a multi-scale detection framework named efficient dynamic adaptive-scale network (EDASNet), which focuses on enhancing the feature extraction of small objects while ensuring efficient detection of multi-scale. Firstly, we design a lightweight dynamic enhance network as the backbone for feature extraction. It mainly includes a lightweight adaptive-weight downsampling module and a dynamic enhancement convolution module. In addition, a multi-scale aggregation feature pyramid network is proposed, which improves the perception effect of small objects through a multi-scale convolution module. Then, the Repulsion Loss term was introduced based on CIOU to effectively solve the missed detection problem caused by target overlap. Finally, the dynamic head was used as the network detection head, and through the superposition of dynamic convolution and multiple attention, the network was able to accurately realize multi-scale object detection. Comprehensive experiments show that EDASNet outperforms existing efficient models and achieves a good trade-off between speed and accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ruochenzu发布了新的文献求助10
3秒前
大葱鸭发布了新的文献求助10
3秒前
ABC完成签到,获得积分20
5秒前
原本发布了新的文献求助10
5秒前
dzy完成签到,获得积分20
6秒前
amber完成签到 ,获得积分10
6秒前
Green完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
小木子完成签到,获得积分10
11秒前
舟遥遥完成签到,获得积分10
12秒前
华仔应助大橙子采纳,获得10
14秒前
桐桐应助Bismarck采纳,获得10
18秒前
CLY完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
rita_sun1969完成签到,获得积分10
21秒前
研友_8K2QJZ完成签到,获得积分10
21秒前
蝴蝶完成签到 ,获得积分10
22秒前
ARIA完成签到 ,获得积分10
22秒前
大橙子发布了新的文献求助10
25秒前
Bismarck完成签到,获得积分20
26秒前
26秒前
爱笑子默完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
一点完成签到,获得积分10
29秒前
研友_VZG7GZ应助大葱鸭采纳,获得10
29秒前
DezhaoWang完成签到,获得积分10
30秒前
知犯何逆发布了新的文献求助10
31秒前
原本完成签到,获得积分10
31秒前
Bismarck发布了新的文献求助10
32秒前
苗条丹南完成签到 ,获得积分10
34秒前
yu完成签到 ,获得积分10
37秒前
skyleon完成签到,获得积分10
37秒前
无心的天真完成签到 ,获得积分10
38秒前
Engen完成签到,获得积分20
38秒前
39秒前
学术小垃圾完成签到,获得积分10
39秒前
dreamwalk完成签到 ,获得积分10
39秒前
黄淮科研小白龙完成签到 ,获得积分10
40秒前
齐嫒琳完成签到,获得积分10
42秒前
研友_Lav0Qn完成签到,获得积分10
42秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022