目标检测深度学习模型及目标检测方法

本申请提供一种目标检测深度学习模型及目标检测方法。该目标检测深度学习模型包括：主干网络，用于对输入图像进行特征提取；边缘特征提取模块，用于在主干网络的初始阶段利用滤波器提取输入图像的边缘特征，滤波器包括水平方向滤波器和垂直方向滤波器；特征融合网络，用于对主干网络输出的多尺度特征进行融合，特征融合网络包括基于多尺度注意力机制的融合模块，融合模块用于多尺度特征的加权重组；池化模块，用于利用空间金字塔池化进行多尺度特征的整合；检测头网络，用于接收特征融合网络和池化模块输出的特征图，并对目标类别和位置进行预测，输出目标检测的类别标签和边界框坐标。本申请能够提高目标检测精度和模型推理速度。