基于虚实数据混合学习的不均衡海上船舶目标检测方法、系统、介质及产品

本发明公开一种基于虚实数据混合学习的不均衡海上船舶目标检测方法、系统、介质及产品，涉及海上船舶目标检测识别领域，方法包括构建损失函数；基于类别均衡分布的虚拟域海上船舶目标分类训练数据集以损失函数最小为目的对神经网络模型进行训练，得到目标检测模型；获取待分类的海上图像；将待分类的海上图像输入至目标检测模型中，得到待分类的海上图像的检测结果，本发明克服海上数据类别不均衡分布条件下引入虚拟均衡数据进行虚实数据混合学习时，目标检测模型在学习过程中，图像全局特征与目标实例特征均存在的域偏移问题，以及在不同域间类别分布不一致导致的特征对齐难问题，为海上智能船舶的鲁棒视觉感知提供基础。