一种基于卷积注意力机制的复杂背景下目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积注意力机制的复杂背景下的目标检测方法，可用于对复杂背景下的前景目标进行精确检测。该发明主要包括：获取公开的复杂背景下目标检测数据集，构建训练集、验证集和测试集；构建基于卷积注意力机制的人工神经网络模型ForegroundNet模型；在Pytorch深度学习平台上使用训练集对ForegroundNet网络模型进行监督训练；在所构建的测试集上评估收敛的ForegroundNet模型的检测性能。本发明与当前主要的复杂背景目标检测算法相比，能够对前景目标的边缘区域进行精确检测，从而实现更高的检测性能。本发明在测试集上的检测结果对应的平均绝对误差更低，增强对齐指标、结构指标及加权的F指标更高，是一种更加精确的复杂背景下的目标检测算法。