【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像目标检测，特别是涉及一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法。
技术介绍
1、小目标检测是计算机视觉领域的重要任务，广泛应用于视频监控、无人驾驶、医学影像分析等领域。该任务旨在准确识别并定位图像中尺寸较小的目标物体，尤其在复杂场景中，精确检测小目标显得尤为重要。然而，由于小目标在图像中占据的空间较小，且容易受到复杂背景的干扰，传统目标检测算法在处理小目标时往往精度较低。
2、目前，许多目标检测方法依赖于深度卷积神经网络提取图像特征，但在小目标检测中，标准的卷积网络往往无法有效捕捉到小目标的细节特征。为了解决这一问题，研究者提出了多种改进方法，如多尺度特征融合和特征金字塔网络，旨在提升小目标的检测性能。
3、基于小目标检测的挑战，特征增强和特征对比学习逐渐被引入到小目标检测任务中。特征对比学习通过增强小目标与背景特征之间的差异，使得小目标的特征更加显著，从而可以提升模型对小目标的检测能力。与此同时，特征增强方法通过融合上下文信息，进一步加强小目标的特征表达，提升检测性能。如何在保证计算效率的...
【技术保护点】
1.一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，该方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，所述S1中，目标检测图像的尺寸为3×H×W，其中，3为通道数，H和W分别代表图像高度和宽度。
4.根据权利要求1所述的一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，所述S2中，应用全局平均池化操作和1×1卷积对深度特征图进行压缩，得到图像的全局背景特征。
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，该方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，所述s1中，目标检测图像的尺寸为3×h×w，其中，3为通道数，h和w分别代表图像高度和宽度。
4.根据权利要求1所述的一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，所述s2中，应用全局平均池化操作和1×1卷积对深度特征图进行压缩，得到图像的全局背景特征。
5.根据权利要求1所述的一种基于全局背景感知与特征增强的小目标检测方法，其特征在于，所述s3中，所述区域...
【专利技术属性】
技术研发人员：周明亮，吴晋松，魏雪凯，林嘉伟，闫洁露，罗均，蒲华燕，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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