[發(fā)明專利]一種弱小目標(biāo)檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110289389.6
• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN112990317B
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫佳琪;朱明;劉長吉;聶海濤
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
• 主分類號: G06V10/80
• 分類號: G06V10/80;G06V10/762
• 代理公司: 長春中科長光知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 22218
• 代理人: 高一明;郭婷

本發(fā)明涉及圖像目標(biāo)技術(shù)檢測領(lǐng)域。提供一種弱小目標(biāo)檢測方法，采用單階段檢測器YOLO，輸入圖像先經(jīng)過2倍下采樣，再通過高分辨率主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行低倍率下采樣，將獲得的特征圖進(jìn)行特征融合，再分別輸入到檢測頭中進(jìn)行檢測；同時將下采樣后的特征圖接入到注意力模塊中進(jìn)行處理，輸出的特征圖再次進(jìn)行特征融合預(yù)測，得到最后的預(yù)測結(jié)果。滿足了弱小目標(biāo)檢測的實(shí)際需求，提高了弱小目標(biāo)檢測效果，對弱小目標(biāo)的檢測有一定精度上的提升。且本發(fā)明采用的保留小尺寸目標(biāo)檢測與高分辨率主干網(wǎng)絡(luò)，注意力機(jī)制相結(jié)合的方法，可以實(shí)現(xiàn)對弱小目標(biāo)的快速有效檢測、同時也能夠進(jìn)行部分類別的識別。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像目標(biāo)技術(shù)檢測領(lǐng)域，具體涉及一種弱小目標(biāo)檢測技術(shù)。

背景技術(shù)

小目標(biāo)檢測是圖像中像素占比少的目標(biāo)，尺寸較小，深度網(wǎng)絡(luò)能夠提取到的特征信息十分有限，小目標(biāo)在圖像中的輪廓、紋理和形狀等特征往往不明顯。目前最先進(jìn)的技術(shù)是借助計(jì)算機(jī)視覺在圖像中找到并判斷該目標(biāo)所屬類別的目標(biāo)檢測技術(shù)。但是在檢測器檢測的過程中往往會忽視掉小目標(biāo)的這部分特征。與目前應(yīng)用較為成熟的大尺度、中尺度目標(biāo)檢測不同，小目標(biāo)自身存在著語義信息少、覆蓋面積小等先天不足，導(dǎo)致小目標(biāo)的檢測效果并不理想。目前所使用的單階段檢測器YOLO有著比較快的檢測精度以及較高的準(zhǔn)確率。但是目前的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，并非針對于弱小目標(biāo)的檢測，基于此，本發(fā)明對其進(jìn)行弱小目標(biāo)的適應(yīng)性改進(jìn)。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服已有得技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種弱小目標(biāo)檢測技術(shù)。滿足弱小目標(biāo)檢測的實(shí)際需求，提高目前弱小目標(biāo)檢測效果。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下具體技術(shù)方案：

本發(fā)明提供一種弱小目標(biāo)檢測方法，采用單階段檢測器YOLO，輸入圖像先經(jīng)過2倍下采樣，再通過高分辨率主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行低倍率下采樣，將獲得的特征圖進(jìn)行特征融合，再分別輸入到檢測頭中進(jìn)行檢測；同時將下采樣后的特征圖接入到注意力模塊中進(jìn)行處理，輸出的特征圖再次進(jìn)行特征融合預(yù)測，得到最后的預(yù)測結(jié)果。

優(yōu)選地，對所述單階段檢測器YOLO在針對弱小目標(biāo)時的預(yù)選框進(jìn)行K-Means聚類，得到最合適尺寸的預(yù)選框，對目標(biāo)最大概率覆蓋。

優(yōu)選地，高分辨率主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為空間特征金字塔結(jié)構(gòu)。

優(yōu)選地，所述高分辨率主干網(wǎng)絡(luò)的采樣步驟為：

S101：進(jìn)行不同倍數(shù)下采樣，獲取圖像精細(xì)特征；

S102：對S1中得到的特征圖案進(jìn)行卷積操作改變特征圖案大小；

S103：完成上采樣，同時進(jìn)行分步預(yù)測。

優(yōu)選地，步驟S1所述下采樣倍數(shù)為4倍，8倍，16倍。

優(yōu)選地，下采樣過程中的每一倍數(shù)層通過卷積操作改變特征圖大小使之能與上采樣過程中的相應(yīng)的特征圖進(jìn)行特征融合。

優(yōu)選地，所述注意力模塊通過關(guān)注目標(biāo)的有判別性特征區(qū)域，在檢測過程中對檢測目標(biāo)的特征信息不斷細(xì)化。

優(yōu)選地，所述注意力模塊處理步驟為：

S201：輸入特征Q，大小為H×W×C，經(jīng)過平均池化處理為1×1×C大小；

S202：經(jīng)過Relu激活函數(shù)以及全連接后層輸出特征Q1大小為1×1×C1，C1＝H×W×C/r；

S203：經(jīng)過Sigmoid函數(shù)以及全連接層輸出特征Q2，大小為1×1×C2，C2＝H×W×C；

S204：最后通過整形操作處理成H×W×C的特征，再與輸入原始特征Q進(jìn)行哈達(dá)瑪積處理，輸出最終的特征圖；

其中H、W、C為輸入特征Q的高、寬和通道數(shù)；r為指比率。

本發(fā)明能取得以下技術(shù)效果：