一种基于Fogdet-Net的雾天小样本目标检测方法

本发明公开了一种基于Fogdet‑Net的雾天小样本目标检测方法，所述方法包括如下步骤：1)利用大气散射模型和公开数据集合成雾天数据集，然后得到base类与novel类的平衡训练集；2)构造DDMSFE模块对输入的雾天图像进行特征增强；3)构造PA‑FSOD模块对雾天图像进行检测框预测与分类，4)在base类数据集进行目标检测训练并测试检测效果；5)基于base类和novel类平衡训练集进行小样本新类物体目标检测Fine‑tuning。这种方法能够不受雾天环境下拍摄的影响，对于产生的雾天图像仍然可以进行很好地识别检测出图像中的目标对象，并且使用Fine‑tuning快速泛化到新的检测类别上。