一种基于DETR模型的实时性小目标检测方法、系统、设备及介质

一种基于DETR模型的实时性小目标检测方法、系统、设备及介质，其方法为：通过特征金字塔模块实现低级与高级特征的自适应融合，显著增强了Encoder编码器在小目标物体特征提取方面的能力；同时，利用特征选择器模块选取利于分类和定位的特征作为候选向量，进而生成Decoder解码器的查询向量，有效提升了查询向量的质量并加速了网络训练过程；针对难于分类或定位和处于IoU边界的困难样本，设计了特定的损失函数，旨在提升模型对困难样本学习的效率和检测的精确度；系统、设备及介质基于所述方法，在小目标检测场景中，不仅提升了检测精度，而且有效缩短了模型训练时间；相较于传统目标检测算法，本发明在小目标检测场景中展现出显著的性能提升。