基于改进YOLOv5s网络的小目标检测方法、装置与介质

本发明提供一种基于改进YOLOv5s网络的小目标检测方法、装置与介质，该小目标检测方法，以YOLOv5s网络模型为检测模型进行优化，采用CMBFF复合多分支特征融合模块替换主干网络中第一个CSP1_1模块进行骨干特征提取，将不同尺度的特征进行融合来提高模型的表达能力，有效地捕捉到图像中的多尺度信息；在颈部网络中使用基于Adaptive‑MSDiFE自适应多尺度膨胀深度特征增强机制以及DSAF动态缩放注意力因子的Improved BRA，以及GCRCSA‑AFPN融合特征图，强化关键区域特征，引入Top‑k路由策略减少冗余计算量，通过基于门控机制动态加权特征结合利用自注意力增强遮挡目标识别能力，残差连接保留原始细节，显著优化复杂场景下的小目标检测精度和鲁棒性。