公开(公告)号：CN117437517A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311145182.7

申请日：2023-09-06

Applicant: 河南大学

Inventor： 宋亚林 ,  胡小树 ,  王元 ,  王展慧 ,  伍培柔 ,  邱杰 ,  沈兴盛 ,  李世昌

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 针对目前工业小目标检测识别率低、执行效率低等问题，本发明公开了一种基于PslNet的工业小目标检测方法，具体提出了一种名为PslNet的检测算法。首先，设计了特征多重加强(FDD)模块，融合Focus下采样、空洞卷积和稠密连接，提高小目标分辨率、扩大感受野、实现了特征重用；其次，提出双融合DFM模块，由上采样融合模块和高低层特征融合模块组成，能够获得信息损失少、位置和语义信息丰富的高分辨率特征图；最后，引入基于anchor‑free的HPLW模块，改进网络预测模块，解决初始锚框不能较好匹配数据集的问题。相比当前主流算法，本发明具有精度高，模型轻便执行效率高，更适合用于工业小目标检测。