公开(公告)号：CN115424029A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211128912.8

申请日：2022-09-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 瞿中 ,  王升烨 ,  樊骏雅 ,  李翠锦 ,  高乐园

IPC: G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种改进YOLOX网络结构的小目标检测方法，通过引入CSPDarkNet网络并进行改进，将多尺度空间金字塔池化层、全局自注意力和多尺度特征融合等模块融入网络模型中，能够从复杂数据集中提取图像的小目标特征，准确地检测小目标的定位与有效检测。主要解决三个方面技术问题，一是针对有限使用最大池化卷积使顶层卷积变得过于稀疏，导致所提取的特征不完整的问题；二是针对CNN缺乏全局建模、长距离建模的能力问题；三是针对单一层次提取的特征，会造成最终的预测结果与真实情况相差甚远的问题。