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作者：吴晓宁;司占军;
单位：天津科技大学人工智能学院;
摘要：火灾探测对人们的生命安全有很大的影响。Fire Detection-DETR(FD-DETR)是一种基于RT-DETR的火灾探测模型，其用于复杂火灾场景的早期火灾识别。本研究采用Adown子采样模块对原卷积模块进行改进，提高了检测精度，减少了参数值的个数。在骨干网络上使用LSKA注意力模块进一步提高了检测精度。实验结果表明，与原始RT-DETR模型相比，FD-DETR火焰检测的精确度和mAP分别提高了0.8%和0.1%。这证明本研究提出的改进方法有效地提高了网络的特征提取和特征融合能力，并且在复杂场景火灾检测任务中，改进RT-DETR算法的性能优于原始RT-DETR算法。
关键词：火灾探测;;RT-DETR;;注意机制
