一种基于自动驾驶感知环境下的隐私小目标检测方法

本发明涉及图像的目标检测领域，具体涉及一种基于自动驾驶感知环境下的隐私小目标检测方法。其实现步骤是：首先，根据应用场景构建数据集，进行图像预处理；其次，构建高效跨空间注意力机制的多尺度特征提取网络和多尺度跳跃残差连接的特征融合网络，同时构建结合全局上下文的检测头部网络，并在神经网络训练采用交叉墒损失函数，得到检测模型。最后将待检测图像输入改进后的检测模型中进行检测推理，在得到不同尺度下的检测结果后，将其融合在一起，并进行非极大值抑制，得到最终的检测结果。本发明能够更有效率地提取隐私小目标特征信息，从而提高网络性能，有效提高检测的准确率，降低误检率；有效增强模型整体学习效率，提升模型整体性能；提高了检测框回归能力，进一步提高检测网络的效能。