小目标图像的处理方法、小目标图像处理模型、系统及存储介质

本申请涉及深度图像处理技术领域，尤其涉及一种小目标图像的处理方法、小目标图像处理模型、系统及存储介质。一方面，引入高分辨率特征网络用于保持高空间分辨率，通过避免过度下采样或结合多尺度特征融合；另一方面，引入了集成有局部上下文语义层的跨阶段部分连接与高分辨率特征网络相结合，通过部分梯度分流减少计算冗余并增强特征融合；另一方面，引入堆栈机制进行特征表示，缓解深层网络的梯度消失，确保小目标的微弱信号能有效反向传播；另一方面，在局部窗口范围内提取所述输出特征图中的背景语义信息，降低大范围背景干扰，实现小目标特征与背景语义的有效解耦。旨在解决如何准确抓取图像中的小目标的问题。...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Format Patent
LanguageChinese
Published 17.10.2025
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
PHYSICS
Online AccessGet full text

Cover

More Information
Summary:本申请涉及深度图像处理技术领域，尤其涉及一种小目标图像的处理方法、小目标图像处理模型、系统及存储介质。一方面，引入高分辨率特征网络用于保持高空间分辨率，通过避免过度下采样或结合多尺度特征融合；另一方面，引入了集成有局部上下文语义层的跨阶段部分连接与高分辨率特征网络相结合，通过部分梯度分流减少计算冗余并增强特征融合；另一方面，引入堆栈机制进行特征表示，缓解深层网络的梯度消失，确保小目标的微弱信号能有效反向传播；另一方面，在局部窗口范围内提取所述输出特征图中的背景语义信息，降低大范围背景干扰，实现小目标特征与背景语义的有效解耦。旨在解决如何准确抓取图像中的小目标的问题。
Bibliography:Application Number: CN202510946538