基于多尺度重构层聚合和特征补偿渐进融合的死鸡检测方法

本申请适用于目标检测技术领域，提供了一种基于多尺度重构层聚合和特征补偿渐进融合的死鸡检测方法，包括：获取目标检测图像，目标检测图像中包括死鸡和活鸡，将目标检测图像输入至预设YOLO模型，输出死鸡检测结果，预设YOLO模型包括主干特征提取网络、特征融合模块以及检测输出头，主干特征提取网络为预设多尺度重构高效层聚合MSR‑ELAN网络，特征融合模块为预设特征补偿渐进融合金字塔FCPFN网络。由此，通过对提取的特征进行分割和重组，利用多阶段的特征交互与整合策略，优化了对目标的整体感知能力，从而有效提高了死鸡目标的检测性能。