一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法，包括以下步骤：S101，特征提取层的近末端加入空间金字塔池化，提高对局部小目标特征的感知能力，且同时兼顾全局特征；S102，特征融合层嵌入关键小目标特征通道注意力和空间注意力做金字塔式融合，达到有效聚焦小目标特征，去除冗余，减少参数，降低计算量的目的；S103，引入无锚解耦检测头，对提取的小目标特征进行目标检测，输出所检测目标的位置和类别，提高对杂乱背景中的小目标或大背景中的小目标的检测精度和效率。本发明专利技术能够对杂乱背景中的小目标或大背景中的小目标，如有划痕铜块表面的氧化斑点，进行准确高效快速的检测。确高效快速的检测。确高效快速的检测。

【技术实现步骤摘要】
一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，特别是指一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法。

技术介绍

[0002]随着计算机视觉领域不断发展，应用目标检测模型对物品表面微小瑕疵或缺陷进行检测来实现对工业生产的智能化指导变得越来越广泛，工业不断实现自动化智能化检测。
[0003]铜作为一种重要的基础原料，因其良好的综合性能而广泛应用于各行业。但铜与环境中的氧气和水蒸气的反应会导致铜材料的氧化产生氧化斑，导致精密仪器的损坏或报废，造成巨大的经济损失，甚至造成人员伤亡。因此，检测铜表面的氧化斑点以及判断氧化程度，对及时合理地采取有效的保护措施具有重要意义。铜表面微氧化很难被肉眼检测到，使用显微镜设备进行目视检查是应用较广泛的检查技术之一。但检查员的工作强度高，长期检查会影响检查员的工作状态，导致检查效率低、精度低，存在误检漏检的问题。结合显微摄像头的计算机视觉技术可以实现工业自动化的高效检查。
[0004]对于微小目标检测的应用场景，因其难以被肉眼检测，且采用人工利用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S101，特征提取层的近末端加入空间金字塔池化，提高对局部小目标特征的感知能力，且同时兼顾全局特征；S102，特征融合层嵌入关键小目标特征通道注意力和空间注意力做金字塔式融合，达到有效聚焦小目标特征，去除冗余，减少参数，降低计算量的目的；S103，引入无锚解耦检测头，对提取的小目标特征进行目标检测，输出所检测目标的位置和类别，提高对杂乱背景中的小目标或大背景中的小目标的检测精度和效率；S104，训练预测时采用SimOTA动态匹配正样本，利用CIOU损失改进检测模型的回归损失函数，使预测框回归更加稳定；并引入焦点损失提高检测模型对目标的敏感性，加速训练；交叉熵损失作分类损失。2.根据权利要求1所述的一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法，其特征在于，所述S101中，特征提取层的近末端加入空间金字塔池化，提高对局部小目标特征的感知能力，且同时兼顾全局特征，具体包括：空间金字塔池化结构参杂在对特征提取网络的最后一个特征层的卷积里，在对特征提取网络的最后一个特征层进行三次卷积后，分别利用四个不同尺度的最大池化进行处理，最大池化的池化核大小分别为13x13、9x9、5x5、1x1，每个池化层的步长为1，该池化层能够极大地增加感受野，分离出最显著的上下文特征，提取并融合局部区域特征，由此更适应对杂乱背景中的小目标或大背景中的小目标的检测，增强检测网络的鲁棒性。3.根据权利要求1所述的一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法，其特征在于，所述S102中，特征融合层嵌入关键小目标特征通道注意力和空间注意力做金字塔式融合，达到有效聚焦小目标特征，去除冗余，减少参数，降低计算量的目的，具体包括：对输入进来的关键小目标特征层，分别进行通道注意力机制的处理和空间注意力机制的处理。通道注意力集中在全局信息上，而空间注意力则在局部使用，可以提取全面的突出特征来提高杂乱背景中的小目标或大背景中的小目标的检测性能。在经过注意力机制处理后将多尺度的关键小目标特征利用金字塔模型进行特征融合后做独立检测，提升对小目标的检测效果。4.根据权利要求3所述的一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小目标检测方法，其特征在于，所述通道注意力机制，对输入的单个关键小目标特征层，分别进行全局平均池化和全局最大池化，将其利用共享全连接层进行处理后相加，经sigmoid函数获取输入特征层每一个通道的权值，即输入特征层通道注意力权值。5.根据权利要求3所述的一种目标特征注意力与金字塔相耦合的微小...

【专利技术属性】
技术研发人员：张桃红，陈赛安，陈晗，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：