1.一种受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A、构建神经网络，所述的神经网络包括Backbone网络模块、Neck网络模块、Head网络模块；

所述的Backbone网络模块中应用了DFB模块和SFB模块；

应用DFB模块来模拟鹰眼的深中央凹结构，其处理过程如下：

输入结果经过GELAN模块处理后，分为四路；第一路依次经过1*1卷积、3*3卷积处理，得到第一路结果；第二路依次经过1*1卷积、1*3卷积、3*1卷积、3*3Atrous模块处理，得到第二路结果；第三路依次经过1*1卷积、3*1卷积、1*3卷积、3*3Atrous模块处理，得到第三路结果；第四路经过1*1卷积处理，得到第四路结果；第一路结果、第二路结果、第三路结果、第四路结果经过Concat函数拼接后，得到输出结果；

应用SFB模块来模拟鹰眼的浅中央凹结构，其处理过程如下：

输入结果经过GELAN模块处理后，分为四个支路；第一支路依次经过1*1卷积、7*7卷积处理，得到第一支路结果；第二支路依次经过1*1卷积、1*7卷积、7*1卷积、7*7Atrous模块处理，得到第二支路结果；第三支路依次经过1*1卷积、7*1卷积、1*7卷积、7*7Atrous模块处理，得到第三支路结果；第四支路经过1*1卷积处理，得到第四支路结果；

第一支路结果、第二支路结果、第三支路结果、第四支路结果经过Concat函数拼接后，得到输出结果；

B、原始图像输入Backbone网络模块中，先经过Silence模块处理后，Silence模块处理结果分为两路：第一路依次经过第一CBS模块、第二CBS模块、第一DFB模块、第二DFB模块、第一Adown模块、第三DFB模块、第二Adown模块、第四DFB模块处理；第二路依次经过第三CBS模块、第四CBS模块、第一SFB模块处理；

第二DFB模块处理结果经过第一CBlinear模块处理后，得到第一CBlinear模块处理结果；第三DFB模块处理结果经过第二CBlinear模块处理后，得到第二CBlinear模块处理结果；

第一SFB模块处理结果、第一CBlinear模块处理结果、第二CBlinear模块处理结果、第二DFB模块处理结果、第三DFB模块处理结果、第四DFB模块处理结果分别输入Neck网络模块中；

C、Neck网络模块对输入特征进行多尺度特征融合，得到两个不同分辨率的特征层，分别输入Head网络模块中进行检测，得到一系列检测框以及类别数据，即为最终结果。

2.如权利要求1所述的受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于：所述的第一DFB模块、第二DFB模块、第三DFB模块、第四DFB模块结构一致。

3.如权利要求1所述的受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于：所述的Neck网络模块中处理过程如下：

所述的第一SFB模块处理结果和第一CBlinear模块处理结果分别输入第一CBFuse模块中处理，得到的第一CBFuse模块的处理结果依次经过第二SFB模块、第一NRT模块处理，得到第一NRT模块处理结果；

第二SFB模块处理结果经过第三Adown模块处理后，得到第三Adown模块处理结果，第三Adown模块处理结果、第一CBlinear模块处理、第二CBlinear模块处理结果分别输入第二CBFuse模块中处理，得到的第二CBFuse模块的处理结果经过第三SFB模块、第二NRT模块处理，得到第二NRT模块处理结果；

第四DFB模块处理结果经过SPPELAN模块处理后，经过上采样得到第一上采样结果，第一上采样结果与第三DFB模块处理结果经过Concat函数拼接，所得拼接结果经过第一GELAN模块处理，得到第一GELAN模块处理结果；

第一GELAN模块处理结果经过上采样后，与第二DFB模块处理结果经过Concat函数拼接后，所得拼接结果依次经过第二GELAN模块、第三NRT模块处理，得到第三NRT模块处理结果；

第二GELAN模块处理结果经过第四Adown模块处理，得到第四Adown模块处理结果；第一GELAN模块处理结果与第四Adown模块处理结果经过Concat函数拼接，所得拼接结果依次经过第三GELAN模块处理、第四NRT模块处理，得到第四NRT模块处理结果；

第一NRT模块处理结果、第二NRT模块处理结果、第三NRT模块处理结果、第四NRT模块处理结果输入Head网络模块中；

各个所述的NRT模块均为仿生的圆核细胞模块。

4.如权利要求3所述的受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于：所述的第一SFB模块、第二SFB模块、第三SFB模块结构一致。

5.如权利要求3所述的受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于：所述的第一NRT模块、第二NRT模块、第三NRT模块、第四NRT模块结构一致，其处理过程如下：输入结果分为三路，第一路和第二路分别经过1*1卷积处理，所得的两个卷积处理结果相乘融合后，经过Softmax模块处理，得到Softmax模块处理结果；

第三路经过Rotundal cell模块处理后，所得结果与Softmax模块处理结果相乘融合后，经过1*1卷积处理，所得卷积结果与输入结果相加融合后得到输出结果。

6.如权利要求5所述的受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于：所述的Rotundal cell模块中处理过程如下：

输入结果依次经过1*3卷积、3*1卷积、1*5深度可分离卷积、5*1深度可分离卷积、1*1卷积处理后，所得处理结果与输入结果相乘融合后得到输出结果。

7.如权利要求6所述的受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于：所述的1*5深度可分离卷积、5*1深度可分离卷积的空洞系数均为3。

8.如权利要求1所述的受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于：所述的Head网络模块中，设有四个Head检测头，每个NRT模块的处理结果分别输入一个Head检测头中进行处理。

9.如权利要求8所述的受鹰眼视觉机制启发的无人机小目标检测方法，其特征在于：四个的Head检测头均为YOLO网络自带的检测头。