一种基于密集连接特征金字塔网络的目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于密集连接特征金字塔网络的目标检测方法，涉及图像处理和计算机视觉技术。该方法包括：收集标注目标边界框和类别信息的图像数据集；构造含有能学习特征通道间依赖关系的Squeeze‑Excitation结构的密集连接特征金字塔网络作为特征提取主干网络；交替训练RPN子网和R‑FCN子网得到目标检测模型；利用该模型检测图像中特定的目标。通过在特征提取主干网络中引入Squeeze‑Excitation结构和密集连接结构，增强模型的表征能力，特征金字塔结构增强模型对不同尺寸目标的适应性，采用R‑FCN检测头最大程度地实现整个网络模型计算的共享，节省计算资源，提高整个目标检测模型的性能。