一种基于加权注意力机制的密集小目标检测方法及系统

本发明公开了一种基于加权注意力机制的密集小目标检测方法及系统，包括对输入图像进行特征提取，通过多个卷积层（Conv1、Conv2等）逐步提取低级和高级特征，得到一组特征图；引入多尺度特征融合策略，对图像中密集小目标进行精确定位；在多尺度特征融合策略基础上，引入加权注意力机制，得到最终的加权特征图；对传统目标检测的损失函数进行优化，强化了密集小目标的检测能力。本发明通过上述改进策略，显著提升了对密集小目标的检测能力。在公开数据集上的实验结果表明，本发明的算法在精度和召回率上均优于现有方法，尤其是在密集小目标检测场景中表现突出。同时，该算法具有较高的计算效率，适合在实际场景中推广应用。