一种蛇形可变形卷积与空洞卷积的鸟类细粒度检测算法

本发明公开了一种蛇形可变形卷积与空洞卷积的鸟类细粒度检测算法，涉及鸟类识别，解决现有鸟类细粒度识别技术细粒度特征提取与定位耦合不足、目标形态学习困难与局部形变的建模能力有限且细粒度感知局限且部署资源消耗巨大的技术问题。该算法包括，S11：根据鸟类图像信息提预测动态偏移量；S12：根据动态偏移量动态变形以生成目标采样坐标；S13：通过目标采样坐标以得到动态变形后的鸟类特征；S14：根据动态变形后的鸟类特征处理得到增强鸟类特征；S15:将增强鸟类特征和基本鸟类特征进行融合以生成鸟类融合特征；S16:根据鸟类融合特征以输出目标鸟类细粒度特征。本发明降低了模型的参数量和计算复杂度，满足轻量化需求，有效捕捉局部形变和细微特征。