基本信息:
- 专利标题： 一种基于改进RT-DETR的多尺度上下文增强小目标检测方法
- 申请号：CN202510765419.4 申请日：2025-06-10
- 公开(公告)号：CN120599503A 公开(公告)日：2025-09-05
- 发明人： 辜海洋 , 贾渊
- 申请人： 西南科技大学
- 申请人地址： 四川省绵阳市涪城区青龙大道59号
- 专利权人： 西南科技大学
- 当前专利权人： 西南科技大学
- 当前专利权人地址： 四川省绵阳市涪城区青龙大道59号
- 主分类号： G06V20/17
- IPC分类号： G06V20/17 ; G06V10/82 ; G06N3/0464 ; G06N3/0442 ; G06V10/44 ; G06V10/776 ; G06V10/774 ; G06N3/08 ; G06V10/42 ; G06V10/80
摘要：
本发明公开提出一种基于改进RT‑DETR的多尺度上下文增强小目标检测方法。该方法先对无人机图像数据进行预处理，接着构建改进的RT‑DETR模型。核心在于CSP‑GFCG特征提取模块：该模块利用GFNet通过频域变换（DFT/IDFT）和可学习全局滤波器对特征图进行调制，实现全局上下文建模；随后将处理后的特征输入ConvGLU模块，结合深度可分离卷积与门控线性单元增强局部特征。GFNet与ConvGLU协同作用，有效对小目标检测中的尺度变化与细节保留挑战。该方法旨在优化特征提取机制，减少冗余，提升复杂背景下小目标的检测性能。同时提高了计算效率，降低了资源消耗，有效解决小目标漏检问题。