一种基于深度学习的小目标检测方法

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的小目标检测方法，包括：将目标空间按标准尺寸分割，并形成若干基础空间；设定检测粒度，并将基础空间分割为与检测粒度数量相同的尺寸相同的若干空间颗粒；选取检测区域对应的若干基础空间，生成与各检测区域对应的检测目标，并进行数量校验，并对校验次数进行累加；通过将图片或空间分割为若干组的方式，将图片进行切割，并形成若干能够凸显图片各部分的子图片，形成各自较为突出的部分，将突出的部分进行特异性识别，从而确定小目标，在有效提升了小目标识别的准确度的同时，通过迭代的方式，识别更小的目标并进行复核，从而有效提升了小目标识别的准确率。