一种基于通道信息增强的端到端目标检测方法

本发明涉及一种基于通道信息增强的端到端目标检测方法，属于目标检测领域。包括：对图像进行预处理并标注后构建训练数据集；构建初始目标检测模型，用C3AM模块替换颈部网络中的C3_2模块，并在检测端增加One‑to‑one Detect网络结构，从而构建目标检测模型；基于训练数据集对目标检测模型进行训练得到训练好的目标检测模型；将待检测的图像输入训练好的目标检测模型进行目标识别。该方法通过加入注意力机制，对待融合的卷积通道进行剪枝，降低了模型的参数；通过One‑to‑one Detect网络结构，可以在使用时直接输出预测结果，而无需对推理图进行后处理，解决了现有目标检测方法使用的目标检测模型参数冗余且需要对检测结果进行后处理，导致检测速度低的问题。