摘要
本发明涉及一种增强多尺寸目标的检测方法,属于图像检测技术领域,解决了现有技术中对多尺寸目标图像检测时误差大、精准度低的问题。所述检测方法包括:对待检测图像进行预处理,得到预定格式的待检测图像;将待检测图像输入至预先训练好的图像检测模型,得到图像检测模型输出的第一预测结果、第二预测结果、第三预测结果和第四预测结果;其中,所述图像检测模型为改进的YOLO模型,改进的YOLO模型中颈部网络采用点采样的动态上采样方法对输入的特征图进行采样,同时采用加权的方式对输入的特征图进行拼接融合;将预测结果中重复的目标筛选剔除,得到待检测图像对应的最终预测结果。实现了对多尺寸目标的精准检测。
技术关键词
融合特征
图像检测模型
输出特征
上采样方法
坐标
检测头
多尺寸
图像检测技术
通道
特征值
网络
格式
因子
动态
邻域
参数
元素
误差
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畸变矫正方法
棋盘格图像
四边形
生成坐标点
轮廓筛选
背板
背景噪声
旋转角度信息
训练特征
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融合特征
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