[發明專利]多路感受野引導的特征金字塔小目標檢測網絡及檢測方法

有效

• 申請號: 202110148501.4
• 申請日: 2021-02-03
• 公開（公告）號: CN112801117B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 張寶;張婧;卓亮;魏東梅;胡偉;李小霞;韓翔雨;張東;何林洋
• 申請（專利權）人: 四川中煙工業有限責任公司;西南科技大學
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 四川省成都市天策商標專利事務所(有限合伙) 51213
• 代理人: 龔海月

1.一種多路感受野引導的特征金字塔小目標檢測方法，其特征在于，包括特征金字塔小目標檢測網絡，所述的特征金字塔小目標檢測網絡包括依次連接的獲取目標圖片特征的骨干網絡、融合擴大感受野模塊的特征金字塔網絡以及具有兩個分支的檢測頭網絡，所述的檢測方法包括：

首先選取殘差網絡作為骨干網絡，骨干網絡用于提取不同層次的特征信息；

其次設計由n-1條空洞卷積支路和原圖直連組成的n路擴大感受野模塊，可在不繼續下采樣的情況下擴大特征圖的感受野；

然后將擴大感受野模塊加入骨干網絡和特征金字塔之間，融合擴大感受野模塊的特征金字塔網絡用于將不同層次的特征信息經過擴大感受野模塊后再進行特征融合，以引導網絡獲得不同層次感受野下的上下文信息，同時獲取足夠的語義信息和豐富的細節信息；

最后將經過擴大感受野模塊獲得的特征圖與骨干網絡對應層特征圖相加后形成輸出特征圖，可同時獲取足夠的語義信息和豐富的細節信息；兩個分支的檢測頭網絡用于得到目標的預測框以及分類置信度。

2.根據權利要求1所述的多路感受野引導的特征金字塔小目標檢測方法，其特征在于，所述骨干網絡為Resnet50網絡。

3.根據權利要求1所述的多路感受野引導的特征金字塔小目標檢測方法，其特征在于，所述擴大感受野模塊包括n條并行支路，設置其中的n-1條并行支路對輸入特征圖進行空洞卷積，得到n-1個不同大小感受野的特征圖并進行融合，然后使用1*1的卷積降低通道數，再利用剩余的一條并行支路與輸入特征圖融合，最后獲得的輸出特征圖既保留了原有感受野下的細節信息，又獲得了更大感受野下的語義信息。

4.根據權利要求3所述的多路感受野引導的特征金字塔小目標檢測方法，其特征在于，所述擴大感受野模塊的計算公式為：O＝Add(I,M)，其中：O為擴大感受野模塊后最終的輸出特征圖，I為輸入特征圖，M為對輸入特征圖進行空洞卷積后的n-1張特征圖的連接特征圖，Add表示將I和M進行特征圖相加。

5.根據權利要求4所述的多路感受野引導的特征金字塔小目標檢測方法，其特征在于，對輸入特征圖進行空洞卷積后的n-1張特征圖的連接特征圖M的計算公式為：M＝Conv[Concat(y₁,y₂,……，y_n-1)]，其中：y₁、y₂、……、y_n-1為輸入特征圖進行空洞卷積后的特征圖，Concat表示將y₁、y₂、……、y_n-1通道連接起來。

6.根據權利要求5所述的多路感受野引導的特征金字塔小目標檢測方法，其特征在于，輸入特征圖進行空洞卷積后的特征圖y₁、y₂、……、y_n-1的計算公式為：y_i＝DConv(I,U,V)，其中：i＝1、2、……、n-1，DConv表示對特征圖進行空洞卷積，U表示空洞率，V表示卷積核大小。

7.根據權利要求1所述的多路感受野引導的特征金字塔小目標檢測方法，其特征在于，所述擴大感受野模塊融合在特征金字塔網絡的第四層特征圖。