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申请/专利权人：中南大学;山东卓智软件股份有限公司
摘要：本发明提出了一种少样本目标检测方法、电子设备及计算机介质，本发明以目标检测算法的候选框中的特征作为对比学习的第一对比特征；将少样本训练数据中的实例目标提取的多尺度实例特征作为模型对比学习的第二对比特征；将两种对比特征进行对比学习，进而提升少样本目标检测网络的特征表达能力，削弱遥感影像目标方向和尺度对精度的影响。本发明的优点是，针对多尺度的对比学习设计了多尺度候选框对比损失函数，用于对比学习自监督训练，消除用于对比学习的两种对比特征之间的尺度差异。
主权项：1.一种少样本目标检测方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1：遥感影像类别划分，具体是，将遥感影像所包含的类别模拟划分成基本类别和小样本类别；步骤S2：训练基本网络，具体是，在步骤S1中划分的基本类别所包含的样本上训练一个基本网络，用于作为小样本模型训练的初始化参数；步骤S3：获取对比特征，具体是，基于步骤S2的基本网络中构建上分支，小样本类别的训练图片经过上分支的编码过程得到遥感影像中被候选框框中的特征，即第一对比特征；基于步骤S2的基本网络构建下分支，所述下分支包括多尺度实例目标特征重采样网络，将小样本类别的训练图片中标注的目标经过裁剪、旋转和增强后，通过下分支的编码过程得到多尺度实例特征，即第二对比特征；步骤S4：计算对比损失及构建少样本目标检测网络，具体是，根据第一对比特征以及第二对比特征通过多尺度候选框对比损失函数进行对比学习同时计算对比损失，以及根据步骤S2的基本网络以及步骤S4的对比损失构建少样本目标检测网络进行网络的训练；步骤S5：少样本目标检测，具体是，通过所述少样本目标检测网络对待检测遥感影像进行少样本目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 山东卓智软件股份有限公司 一种少样本目标检测方法、电子设备及计算机介质
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