计算机工程

作者：邹少华, 刘笑嶂, 李修来

单位：1. 海南大学计算机科学与技术学院, 海南 海口 5702282. 海南大学网络空间安全学院, 海南 海口 570228

关键词：红外图像,目标检测,多头交叉注意力,多尺度重塑,双特征交互细化

基金：海南省重点研发项目(ZDYF2022GXJS348); 海口市重点科技计划(2023-054)

为了应对红外图像目标检测中目标像素低、背景复杂以及硬件资源有限等问题, 提出一种融合位置编码的多头交叉注意力机制和双特征交互细化结构的目标检测模型。在骨干网络中, 引入基于位置编码的交叉注意力(CCA)模块和空间金字塔池跨阶段局部(SPCP)模块。CCA模块通过行和列的相关矩阵变换, 在水平和垂直方向上聚合上下文信息, 并通过共享递归交错模块的参数, 减少自注意力机制所需的参数数量, 增强特征提取能力。SPCP模块通过统一不同大小和尺度的特征映射, 采用跨阶段局部(CSP)结构降低参数和计算量, 并引入挤压激励注意力机制选择对目标检测更有利的通道。在颈部网络中, 引入频域信息和双特征交互细化(DIR)模块, 进一步提取小型目标船舶的细化特征, 增强模型的特征融合能力。实验结果表明, 改进后的模型在红外船舶检测数据集(ISDD)上的精确度为89.5%, 召回率为97%, F1值为93.1%, 与基准模型相比, 显著提高了检测性能。此外, 与其他检测模型相比, 所提出的模型减少了计算参数量, 融合位置编码的多头交叉注意力机制和双特征交互细化结构可有效提升红外船舶目标检测的准确性。

来源：2026年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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