模型训练方法、装置及管道泄漏检测识别方法、装置

本发明涉及图像识别检测技术领域，具体涉及一种模型训练方法、装置及管道泄漏检测识别方法、装置。该模型训练方法通过在YOLO v11n网络模型开头引入风车状卷积模块，通过卷积核向外扩散，能够更好地捕捉红外小目标的特征，增强底层特征提取能力。在模型骨干网络中将原有的C2PSA模块替换为C2P‑SEA模块，将SE注意力机制融入实现了更强大的注意力机制，更好地关注目标的空间位置和重要通道，提高特征表达能力，提高了模型对重要特征的捕捉能力。还替换了原损失函数为WIoU损失函数训练模型形成最终的管道泄漏检测识别模型，提高了管道泄漏检测识别模型的特征提取能力、检测精度、泛化能力和计算效率，实现了细小目标以及复杂背景环境的红外成像的精准检测。