基于深度学习的异常设施的检测方法、装置及电子设备

本申请公开了一种基于深度学习的异常设施的检测方法、基于深度学习的异常设施的检测装置、电子设备及计算机可读存储介质。该检测方法基于预先训练完成的设施检测模型实现，该设施检测模型在骨干网络的最后一个尺度对应的特征提取模块后设置MSDSF模块，融合不同尺度下的局部目标信息和非局部背景信息，由此丰富小目标的特征，增强小目标与背景之间的区别。在每个尺度对应的特征提取模块中均设置ARFA子模块，对单一尺度下输入特征的不同区域基于不同权重进行融合；基于权重学习机制动态调整输入特征不同区域的关注程度，可对输入特征更精细和自适应地处理，提高关键特征的表达能力，提高设施检测模型对复杂多变的背景下不同异常城市设施的检测准确性。