一种基于轻量化网络的目标检测模型系统及方法

本发明公开了一种基于轻量化网络的目标检测模型系统及方法，属于目标检测技术领域，包括：输入模块：用于负责输入图像的读取和预处理，以优化模型的输入数据格式和数量；特征提取模块：用于利用轻量化神经网络提取图像的关键特征；特征金字塔模块：用于在不同尺度上融合特征，以适应多尺度目标检测；本发明中，这种多尺度特征融合设计使得系统在处理小目标和大目标时更加稳定，检测精度更高；灵活的目标分类与定位：系统中的检测头模块设计有分类和回归分支，能够根据特征金字塔提取的特征进行高效的目标分类和边界框预测，结合基于交叉熵和平滑L1损失的损失函数，本系统能够有效减少分类错误和边界框回归误差，提高检测精度。