基于深度学习的风机叶片表面小尺寸特征检测方法及系统

本发明属于风机叶片检测技术领域，提供了一种基于深度学习的风机叶片表面小尺寸特征检测方法及系统，包括：MS‑FEM模块、高分辨率特征金字塔模块、小目标优化预测头；对输入图像进行预处理，输入YOLOv11网络，生成特征图；MS‑FEM模块增强特征图，高分辨率特征金字塔增强空间信息流融合特征，生成高分辨率特征图；小目标优化预测头对高分辨率特征图预测输出。本发明通过多尺度特征融合和全局上下文建模，有效解决了浅层特征图中微小目标信息丢失的问题；引入高分辨率特征金字塔以保留更多小目标空间信息，改进小目标优化预测头以提升小目标检测敏感度，改进小目标敏感损失函数以强化小目标梯度回传。