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摘要
一种基于元知识适应迁移网络的少样本遥感图像目标检测方法,属于深度学习的目标检测领域。本发明针对现有少样本目标检测方法从少量样本中获取有效信息的能力受限,域转移,以及高相似度目标易造成误分类的问题,设计了一种新的少样本目标检测方法。包括：设计了一种空间频率联合增强模型,通过融合空间和频率域的信息来实现查询图像特征的双重增强；设计了一种自适应重加权损失函数,通过自适应地重塑新类别的标准交叉熵损失来增强有限样本场景中新类别检测的灵敏度；设计了一种相似度元损失函数,通过将支持图像集的归一化类相似性纳入到元损失函数中,并重新加权元损失以增强特征可辨别性。本发明用于少样本遥感图像目标检测。
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