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申请/专利权人：佛山大学
摘要：本申请属于图像处理技术领域，公开了一种基于多尺度特征融合的小目标检测方法和模型，引入浅层融合模块、中层融合模块和深层融合模块，用以对从输入图像提取的不同尺度的初步特征图像进行特征增强和融合处理，有利于最大化地提取不同层次的特征，以供后续进行目标检测，进而提高小目标检测的精度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于多尺度特征融合的小目标检测模型，其特征在于，包括骨干网络1和改进特征金字塔网络2；所述改进特征金字塔网络2包括尺度调整单元201、特征增强和融合单元202以及特征图像输出单元203；所述骨干网络1具有多个特征提取层，所述骨干网络1通过多个所述特征提取层逐步地提取输入图像的特征，得到多个不同尺度的初步特征图像，并把多个所述初步特征图像输出至所述尺度调整单元201；所述尺度调整单元201用于把输入的所述初步特征图像的尺度进行调整，以得到各所述初步特征图像对应的融合前特征图像，所有所述融合前特征图像的通道数相同；所述特征增强和融合单元202包括浅层融合模块3、中层融合模块4和深层融合模块5，所述浅层融合模块3、所述中层融合模块4和所述深层融合模块5各自对多个所述融合前特征图像进行特征增强和融合处理，得到融合后特征图像；所述浅层融合模块3、所述中层融合模块4和所述深层融合模块5融合的所述融合前特征图像不完全相同；所述特征图像输出单元203用于利用所有所述融合后特征图像生成并输出多个不同尺度的输出特征图像；所述输出特征图像的数量不小于所述融合后特征图像的数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佛山大学 一种基于多尺度特征融合的小目标检测方法和模型
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