一种开放世界目标检测方法

本发明提供一种开放世界目标检测方法，属于目标检测技术领域。本方法步骤包括：通过深度卷积神经网络提取输入图像的多尺度特征；将所述多尺度特征输入跨层次尺度的特征金字塔网络输出融合特征；将所述多尺度特征输入部分空间共现模块输出增强特征；将所述融合特征和所述增强特征输入并行自适应特征融合模块，输出遮挡优化特征图；将遮挡优化特征图输入可形变编码器和解码器输出检测特征图；基于检测特征图通过获得已知类别检测结果和未知类别标记。本方法能够有效的增强小目标和遮挡目标的特征表示；在目标的某些部分被严重遮挡时，通过部份间和部分内共现改善特征表示，提高重要特征在模型中的权重；提升模型的多尺度适应性和鲁棒性。