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DEPFusion：用于无人机多光谱物体检测的双域增强和优先级引导 Mamba 融合

Created by
  • Haebom

作者

李树丛、刘振宇、洪子杰、周志恒、曹向海

大纲

为了应对无人机 (UAV) 多光谱目标检测的挑战，我们提出了 DEPFusion 框架，该框架包含双域增强 (DDE) 和优先级引导 Mamba 融合 (PGMF) 模块。DDE 解决了低光 RGB 图像造成的细节损失，而 PGMF 则减少了干扰信息，从而改进了局部目标建模。DDE 模块利用了跨尺度小波 Mamba (CSWM) 模块和傅里叶细节恢复 (FDR) 模块，PGMF 模块则利用了基于优先级的序列化，我们在 DroneVehicle 和 VEDAI 数据集上实现了最佳性能。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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为解决无人机多光谱目标检测问题做出贡献
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改善低光环境下的性能
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提高局部目标建模的准确性
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确保计算成本效率（与基于 Transformer 的方法相比）
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Limitations：
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论文中没有指定Limitations
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