自然图像的识别和处理在视觉语义分析领域有十分重要的意义,目标检测是自然图像识别和处理最关键的技术之一。现有自然图像目标检测方法主要建立在深度学习算法基础上,围绕更快、更新的深度模型训练展开研究。但是以效率网络为代表的现阶段深度学习检测模型在拓展模型深度和精度的同时,忽视了对模型结构和参数的优化,且未对不同检测对象的特点展开分析,存在检测不规则目标时精度低的问题。因此,有必要对现有效率网络检测自然图像展开针对性的研究。针对以上三点问题,本文基于现有效率网络模型对模型结构调整、参数优化和极点框预测改进三方面开展研究。1)对EfficientNet模型和EfficientDet模型结构优化整合得到Con Det模型。首先,针对Efficient Net模型训练和检测效率低的问题,对特征提取单元卷积方式提出改进,在不损失检测精度情况下,训练时间缩短5.1%,检测时间减少了2.4%;其次,针对EfficientDet模型特征提取和特征融合效率低的问题,对特征提取迭代方式和特征融合权重提出改进,m AP较EfficientDet模型分别有14.0%和0.9%的提升;实验结果表明,由效率网络改进得到的Con Det模型,对自然图像检测m AP为53.5%,较EfficientDet模型有3.7%的提升。2)利用CSCWOA优化ConDet模型参数和训练过程得到Pro Det模型。首先,针对Con Det模型训练和检测效率低的问题,确定利用WOA优化Con Det模型;其次,对WOA收敛速度慢的问题,提出基于交叉选择和自适应阈值的改进,得到CSCWOA用于优化Con Det模型参数和训练;实验结果表明,改进优化后的Pro Det模型检测自然图像m AP为54.6%,较Con Det模型训练效率最高提升2.9%、检测时间最大缩短9.7%。3)ProDet模型检测规则目标的自然图像取得较好的m AP,但自然图像中存在大量不规则目标,为提升Pro Det模型对不规则目标的检测性能,利用极点检测替换Pro Det模型的锚点检测得到ExtDet模型,并将Pro Det和ExtDet模型整合为ExtDetv2模型。利用极点特征提取、特征回归和后处理算法替换Pro Det模型锚点检测,得到ExtDet模型;整合低复杂度的ExtDet模型和高复杂度的Pro Det模型,得到ExtDetv2模型;实验结果表明,ExtDetv2模型检测不规则自然图像m AP为41.0%,较Pro Det模型提高4.1%。本文基于效率网络检测自然图像的研究,旨在优化效率网络结构和参数、减少目标预测框中的背景区域,提高检测精度,适用于语义分析、环境安全等自然场景识别领域。