基于結(jié)構(gòu)感知和全局上下文信息的小目標(biāo)檢測

摘要： 在小目標(biāo)檢測任務(wù)中，由于小目標(biāo)像素值少、特征不豐富和難提取等局限性，容易導(dǎo)致模型漏檢、誤檢以及精度低等問題，提出了一種基于多尺度結(jié)構(gòu)感知和全局上下文信息的小目標(biāo)檢測算法。針對復(fù)雜場景設(shè)計(jì)了多尺度結(jié)構(gòu)感知模塊，可以更好地捕獲小目標(biāo)的細(xì)節(jié)特征，以此增強(qiáng)模型識(shí)別不同尺寸物體的檢測能力。為了獲取更多的全局特征，借助Transformer捕獲長距離依賴特征的優(yōu)勢設(shè)計(jì)了全局上下文信息模塊，... （共7頁）