基于遥感图像的单阶段细粒度目标检测方法与装置

本发明涉及基于遥感图像的单阶段细粒度目标检测方法与装置，该方法包括：获取图像数据和标签数据，对图像数据进行图像剪裁和翻转，以构建训练集和测试集。以卷积神经网络为检测模型，构造特征提取网络，并调用特征提取网络对图像数据进行特征提取，输出图像中细粒度目标的位置信息和类别信息。通过正负样本分配算法将位置信息框分为正样本和负样本，并调用卷积神经网络学习正样本和负样本的分配。基于Pytorch深度学习框架，通过Python语言编写网络结构，并通过训练集中的图像数据和标签数据对卷积神经网络进行训练，得到目标检测模型。将待检测图像数据作为目标检测模型的输入，以输出待检测图像数据中目标对象的类别和位置信息。