高性能项目：基于Yolov5与Transformer的多光谱目标检测系统

简介：
本项目开发了一种创新的多光谱目标检测系统，结合了先进的YOLOv5和Transformer模型，显著提升了复杂环境下的目标识别精度与速度。 多光谱图像对提供了组合信息，在开放世界环境中增强了目标检测的可靠性和稳健性。本段落提出了一种简单而有效的跨模态特征融合方法——跨模态融合变换器（CFT）。与基于CNN的方法不同，我们的网络在Transformer方案指导下学习长距离依赖关系，并且在整个特征提取阶段整合了全局上下文信息。此外，通过利用Transformer的自注意力机制，该网络能够自然地同时进行模内和模间融合，从而稳健地捕捉RGB图像与热成像之间的潜在相互作用。这显著提升了多光谱目标检测性能。多个数据集上的广泛实验及消融研究表明了我们方法的有效性，并且实现了最先进的检测效果。