一种基于Mamba特征融合的小目标检测方法

本发明公开了一种基于Mamba特征融合的小目标检测方法，涉及图像目标检测技术领域；该方法包括如下步骤：数据预处理；采用主干网络ResNet网络对预处理后的图像进行特征提取，得到多个尺度的特征图；采用Transformer‑Mamba混合编码器将特征图的浅层语义特征信息和深层语义特征信息进行特征融合；采用堆叠的多个解码器对编码器输出的特征进行解码操作得到特征序列，将特征序列输入到预测头进行预测；损失函数校正，通过损失函数对每个解码器的输出头进行梯度计算并调整参数；采用校正后的基于Mamba特征融合的小目标检测模型，对待检测图像进行小目标检测。本发明实现注意力机制对远程依赖关系建模能力且有效控制了模型参数量，同时提出针对小目标检测的损失函数。