一种基于多尺度融合的快速目标检测方法

本发明公开了一种基于多尺度融合的快速目标检测方法，包括：S1：将待检测图像输入Darknet53特征提取器提取待检测图像特征图；S2：将Darknet53特征提取器提取的特征图输入至多特征融合模块；S3：将多特征融合模块获得的特征信息输入至多尺度聚合模块；S4：将多尺度聚合模块获得的特征信息输入至具有空间注意力机制的残差预测模块，输出目标检测结果。本发明所构建的多特征融合模块，通过将可学习的加权参数自适应分配给三个不同的卷积分支，提高目标检测模型的多特征表示能力。检测网络的四条输出分支通过多尺度聚合模块自上而下的增强了网络的多尺度检测能力。在预测模块中使用空间注意力，使网络更好地定位物体的位置信息。