一种基于改进YOLO模型的多模态行人检测方法

本发明涉及一种基于改进YOLO模型的多模态行人检测方法,属于深度学习目标检测领域。该基于改进YOLO模型的多模态行人检测算法,使用KAIST数据集中一一对应的可见光图片和红外光图片样本进行训练,得到训练好的模型,通过训练好的模型检测可见光红外光图片对中是否包含行人目标,该基于YOLO网络的多模态行人检测算法使用并行Darknet53作为特征提取网络,分别提取可见光模态和红外光模态的多尺度特征图,而且使用了加权特征融合层和CBAM注意力机制,使可见光特征和红外光特征图片更好的融合,再将多尺度注意力加权融合特征图依次级联并送入YOLO层中进行行人检测。