基于少样本学习的检测目标与背景相似度评估方法及系统

本发明属于计算机视觉技术领域，公开了基于少样本学习的检测目标与背景相似度评估方法及系统。该方法以检测目标的边界框为网格单元对整张图像进行遍历；设置超参数确定图像区域是否保留或删除；设定的阈值判定对网格化后的图像区域包含同类的多个同类检测目标，得到分割图像与检测目标两部分；进行相似度评估，改变数据集的加载方式；通过删除推理模型中的近邻算法，并修改前向传播函数进行查询图像、支持图像分类；重新定义模型验证函数，应用于计算检测目标与分割图像的相似度。本发明针对不同实用场景的需求，为定量分析目标检测任务所需的数据集数量提供一定的研究基础。