一种受生物视觉启发的小目标检测方法技术

本发明专利技术旨在提供一种受生物视觉启发的小目标检测方法，包括以下步骤：A、构建神经网络，所述的神经网络包括Backbone网络、Neck网络、backbone neck head模块；其中，Backbone网络包括依次连接的第一卷积层、第一XYW A模块、第一XYWConv模块、第二卷积层、第二XYW A模块、第二XYWConv模块、第三卷积层、第三XYWConv模块、SPPF模块；B、原始图像依次经过Backbone网络、Neck网络、backbone neck head模块处理，得到最终检测结果。本发明专利技术方法能够有效提取细节特征信息，从而获得更加准确的检测效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理领域，具体涉及一种受生物视觉启发的小目标检测方法。

技术介绍

1、目标检测的目的是对图像中的实例进行分类，并在其周围绘制边界框进行定位，计算机视觉的一个非常重要的核心方向，与分类、分割并称为cv三大主要任务。遥感目标检测是目标检测在地球科学领域的一项重要应用，存在着目标微小且分布密集等挑战。由于深度学习迅猛发展，基于卷积神经网络(cnn)的目标检测方法发展迅速。这些方法的大部分采用“backbone-neck-head”的一阶段目标检测网络结构，通过改进特征提取方式，设计特征融合方法取得了不错的性能表现。实验证明，这些模型在人工智能微小目标检测数据集(ai-tod)上取得了显著的效果。

2、虽然基于cnn的一阶段目标检测方法取得了显著效果，但是对于光学遥感图像目标，尤其是其中的极小目标(very tiny object)，其检测性能仍有待提升。同时，单纯通过卷积神经网络构建目标检测方法的方式虽然能够提升性能表现，但由于缺乏生物视觉机制的指导增加了更多不可解释性。

技术实现思路...

【技术保护点】

1.一种受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

3.如权利要求2所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

4.如权利要求3所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

5.如权利要求1所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

6.如权利要求5所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

7.如权利要求5所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

8.如权利要求7所述的受生物视觉启...

【技术特征摘要】

1.一种受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

3.如权利要求2所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

4.如权利要求3所述的受生物视觉启发的小目标检测方法，其特征在于：

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【专利技术属性】
技术研发人员：林川，杨进林，王雄震，张家佳，文小兰，潘勇才，张玉薇，
申请(专利权)人：广西科技大学，
类型：发明
国别省市：