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公开(公告)号:CN119152177A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411057948.0
申请日:2024-08-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/25 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于上下文语义信息聚合的小目标图像检测方法,属于计算摄像技术领域。本方法采用两阶段检测模型,引入基于上下文信息聚合的特征增强模块和多级检测头辅助模型,以实现对小目标的准确检测。本方法能够在复杂的自然图像特征中快速学习到同类小目标特征之间的内在关联,在目标检测的推理过程中将已经学习到的同类小目标特征之间的内在关联和上下文信息与网络提取到的小目标特征信息聚合,有效增强小目标的特征表示。本方法不需要依赖特定的数据集训练就能达到良好的检测识别效果。