一种基于多任务与感兴趣区域分割引导的目标检测方法

摘要

本发明涉及一种基于多任务与感兴趣区域分割引导的目标检测方法，属于计算机视觉及目标检测技术领域。本方法基于全新设计的多任务与感兴趣区域分割引导检测的单一卷积神经网络模型，命名为SDNet，SDNet融合了多任务学习，利用感兴趣区域分割引导检测，设计了基于金字塔式的空洞卷积结构，利于前景目标区域的分割，运用中心点分类和尺度回归进行目标检测，能够有效提高目标检测精度和检测准确率。本方法能够在各种实际应用场景下获得快速、高精度、高可靠的目标检测效果，解决目标中误检率较高的问题，同时保证了召回率。