一种基于特征金字塔网络的反馈式目标检测方法

摘要

本发明提出了一种新颖的、稳定的单阶段目标检测方法，以提高目标检测精确度和召回率。本方法采用了残差网络和特征金字塔等目标检测技术：利用残差网络的跳跃连接不断加深目标检测模型的深度，有效提高网络的分辨能力和优化速度；利用特征金子塔网络将深层网络和浅层网络互连，使得浅层高分辨率的特征图同样包含高层级的语义信息；同时，本方法创新性的提出了一个新的关系模块，称为L2Smodule，该模块通过将顶层特征图上对大目标精确的预测结果反馈到浅层特征图上，对不同尺度的目标间的相互关系进行有效建模，从而通过相对精确的大目标的检测结果促进小目标的检测。实验结果表明本方法实现了比目前常用的顶级目标检测方法更好的检测性能。