[发明专利]一种基于深度学习的视频图像小目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的视频图像小目标检测方法。主要用于在视频图像中检测小目标,构建了一种层次化尺度敏感的深度卷积神经网络模型，它摒弃了锚框机制和区域提议机制，采用了类似多任务学习的三分支并行检测架构。利用小、中、大三个尺度的目标在不同深度的基础卷积特征中的表达差异性，产生三种对应不同尺度性质的融合特征，使用三个并行分支在这三种融合特征上分别检测三个尺度范围的目标。使用层次化多尺度训练机制使得三个并行检测分支互相独立、互不干扰地运行，极大提高了对小目标的检测能力，并能稳定地在目标尺度范围变化复杂的场景下使用。其对偶方向矢量机制来预测倾斜框的姿态，有效提升了对小目标的检测性能。