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公开(公告)号:CN119418037A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411458188.4
申请日:2024-10-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于特征融合的小目标检测方法及系统,包括:将图像输入到主干网络中进行特征提取,得到多尺度特征图;将多尺度特征图输入到CIAM进行特征信息集成,得到包含目标上下文的特征信息;将主干网络中第37、50层的输出特征跨层连接到融合网络,得到结合目标原始特征信息的融合特征图;将融合特征图输入到检测网络中,得到检测结果。本发明通过将CIAM集成到yolov7的特征提取网络中,以整合多尺度特征图中目标特征及其相关背景信息,同时使用跨层特征融合网络来保留目标的原始特征,解决了小目标由于特征信息匮乏和定位误差敏感导致的识别精度低的问题。