一种基于图像重要性特征学习的安全检测的方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于图像重要性特征学习的安全检测的方法及系统，属于计算机视觉技术领域，由于现有技术中存在的小目标检测困难和检测速度过慢的问题，其中小目标检测效果不好的原因是由于特征提取上提取到的语义特征不够丰富导致的；检测速度慢的原因是现在大多检测器是基于锚框的检测器，而无锚框的方法虽然能加快检测速度但是也增加了检测的难度。因此本发明首先构建数据集制作模块对目标物品进行标记，然后通过特征提取模块提取图像的多尺度特征，同时通过特征加强模块加强对多尺度特征的学习，然后使用像素预测模块检测大小不同的目标物品，回归框生成模块生成高质量的回归框能更好的定位目标物品，最后通过损失函数进行优化。