一种基于深度学习的高光谱图像目标检测方法、装置、存储介质和设备

本申请的实施例涉及一种基于深度学习的高光谱图像目标检测方法、装置、存储介质和设备，通过获取预处理后的光谱遥感图像；基于预构建的三维卷积神经网络处理所述预处理后的光谱遥感图像，得到分类检测后的目标图像；其中，所述三维卷积神经网络包括依次连接的第一三维卷积层、激活层、第二三维卷积层、激活层和全连接层，输出分类检测后的目标图像，通过采用两层卷积层对目标特征进行提取实现了在提取特征的同时，兼顾了模型训练速度，使得模型能够快速准确得到训练结果，激活函数采用ReLU函数，相比于其他激活函数，ReLU函数计算简单，使得ReLU函数更为高效，同时ReLU函数特有的正值输出方式有效避免了梯度消失问题。