摘要
本发明公开了一种图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取变电设备的红外图像,并加载变电设备识别模型;将变电设备的红外图像输入至变电设备识别模型进行检测,得到预测边界框;其中,变电设备识别模型包括轻量级主干网络,轻量级主干网络包括嵌入了特征强化模块的MBConv模块,特征强化模块是基于坐标注意力机制建立的,用于同时获取红外图像的通道维度信息和空间维度信息,并且学习自适应的通道权重,强化在通道信息与空间信息的特征表达能力。本发明使用轻量级的主干网络,减少网络参数量,在轻量级主干网络中融入特征强化模块,提高捕捉与特定场景变电设备相关的通道空间信息的能力,提高变电设备识别模型的识别效率和准确性。