基于多层次残差网络感知和注意力机制的小目标检测方法

摘要

本发明公开了基于多层次残差网络感知和注意力机制的小目标检测方法，Baseline采用单阶段检测器YOLOv5；方法的具体步骤如下：（1）构建虚拟训练样本，扩充训练数据集的规模，提升模型整体性能；（2）使用多层残差卷积提取图像多维度特征；（3）注意力机制增强浅层特征图；（4）特征金字塔连接浅层特征图；（5）利用损失函数优化模型预测目标位置信息和类别信息以及置信度；（6）P2检测层配合Lufl与VIoU Loss预测小目标。本发明发明了选择性样本增强扩充了数据集，平衡样本之间的差异，充分利用浅层特征图，显著提高小目标检测的召回率和准确率。