一种小目标高精度检测方法、设备及存储介质

本发明公开了一种小目标高精度检测方法，包括：S1.建立PATransDet神经网络模型，对注意力模块的输出特征执行分类与回归操作，以得到最终预测结果；S2.建立由大到小的递进式目标间辅助检测网络；S3.在检测网络上设置面积缩放函数，用于衡量标签尺度动态划分过程中宽高因素对其尺度类别判断的影响程度；S4.数据图片输入PATransDet神经网络模型进行检测处理，并对递进式目标间辅助检测网络的三层输出计算损失，损失函数共由匈牙利损失和基于伪标签的聚类损失两部分组成。本发明将proposa l特征提取与目标级注意力建模进行串联，在兼顾局部前景响应的同时考虑到全局信息，能够有效提升模型的小目标检测能力。