一种基于混合编码与分阶段训练策略优化的小物体检测系统及方法

本发明公开了一种基于混合编码与分阶段训练策略优化的小物体检测系统及方法，涉及目标检测技术领域，包括基于混合编码和分阶段训练策略，并构建HEST‑DETR模型，由主干网络、混合编码器和解码器组成；通过主干网络提取图像不同的尺度特征，作为混合编码器输入；通过混合编码器对不同的尺度特征进行增强，并对增强后的特征进行多尺度特征交互融合；基于融合后的特征，采用IoU感知的查询优选策略获取初始对象查询，利用IoU匹配策略进行边界框匹配，并通过分阶段训练策略进行更新和优化，获得小物体的位置和类型信息。因此，采用上述一种基于混合编码与分阶段训练策略优化的小物体检测方法，实现对小物体的检测，显著提升模型的检测性能和效率。