一种基于内容感知的轻量化目标检测方法

本发明涉及一种基于内容感知的轻量化目标检测方法，属于目标检测技术领域。该方法通过使用图像自适应伽马变换算法增加数据底层信息，提高图像可读性；在YOLOv5s的基础上，以改进的ShuffleNet V2为主干网络，减少模型参数量；采用内容感知特征重组算子进行上采样，增强上下文语义信息的聚合效果；设计了全新的CBAMC3模块用于特征提取，以同时关注通道和空间位置上的特征信息，提高特征表达准确性；在改进后的模型中进行通道剪枝，进一步减少参数量。该方法在保证高精度的同时提升了实时性、减少了模型参数量，具有较强的泛化能力。