一种基于高斯掩码监督和跨层注意力引导的电力场景缺陷小目标检测方法

本发明公开了一种基于高斯掩码监督和跨层注意力引导的电力场景缺陷小目标检测方法，通过将电力场景图像输入检测模型，然后由骨干网络提取初始特征图，再对初始特征图按卷积路径来执行多阶段特征提取，接下来将多阶段特征基于路径聚合网络处理，输出多张具有由浅到深不同特征层级的融合特征图；并基于跨尺度窗口注意力，以相邻的每两张融合特征图中具有高语义的深层融合特征图来引导浅层融合特征图进行语义信息建模，得到多张输出特征图后，采用多分支检测头分别处理并输出预测结果。本发明融合浅层特征激活预测与跨尺度窗口注意力引导，能够实现有效提升无人机巡检图像中微小故障目标的检测鲁棒性与定位精度。