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摘要
多光谱行人检测因其在全天候行人检测上的应用价值而广受关注。尽管YOLOv5检测算法在性能和速度上具有均衡性，但在多尺度融合和互补信息融合上仍存在挑战。基于YOLOv5提出双分支的多光谱行人检测模型，并基于Transformer改进了多尺度融合模块，改善模型在尺度融合多样性上的表征能力。设计了可见光红外光特征融合模块，将分别提取的两种不同模态的信息进行融合，实现信息互补，以实现同时利用多种信息促进行人检测器的性能优化。所提检测器在实际行人检测场景中具有较高的应用价值。
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单位南京科技职业学院
