[发明专利]一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测图像；

采用预先训练的目标检测模型进行目标检测；

其中，所述目标检测模型采用双向自适应特征金字塔进行特征融合和增强，在每一层的最后，通过自底向上增强路径得到的每一层输出的特征图，还分别与其他层输出的特征图进行自适应加权融合，作为该层的最终输出。

2.如权利要求1所述的一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法，其特征在于，所述双向自适应特征金字塔包括自顶向下融合路径和自底向上增强路径，对不同尺度的特征图进行融合和增强。

3.如权利要求2所述的一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法，其特征在于，在特征金字塔的每一层中，将该层的输入特征与该层经横向连接得到的融合特征再次进行融合。

4.如权利要求2或3所述的一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法，其特征在于，将自顶向下融合路径和自底向上增强路径重复执行多次。

5.如权利要求1所述的一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测模型训练方法包括：

获取包含待检测目标的图像数据集并进行预处理，得到图像训练集；

基于图像训练集，对搭建的深度学习神经网络进行训练，得到目标检测模型，其中，所述深度学习神经网络包括骨干网络、双向自适应特征金字塔、空间金字塔池化层和全连接层。

6.如权利要求5所述的一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法，其特征在于，获取包含待检测目标的图像数据集并进行预处理后，还得到图像测试集；

将n幅图像作为一组，对每幅图像分别进行翻转、缩放、色域变化等处理；对每幅图像进行随机裁剪；将随机裁剪后的n幅图像进行拼接，得到一幅训练图像。

7.如权利要求5所述的一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法，其特征在于，获取包含待检测目标的图像数据集并进行预处理后，还得到图像测试集，用于目标检测模型的测试和优化。

8.一种基于双向自适应特征金字塔的目标检测系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，获取待检测图像；

目标检测模块，采用预先训练的目标检测模型进行目标检测；

其中，所述目标检测模型采用双向自适应特征金字塔进行特征融合和增强，在每一层的最后，通过自底向上增强路径得到的每一层输出的特征图，还分别与其他层输出的特征图进行自适应加权融合，作为该层的最终输出。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于双向自适应特征金字塔的目标检测方法。