基于层级知识引导的可见光遥感图像目标细粒度检测方法

本发明涉及一种基于层级知识引导的可见光遥感图像目标细粒度检测方法，包括：获取可见光遥感图像数据，构建多语义层级的标签体系；提取可见光遥感图像特征，通过RPN网络生成多尺度感兴趣区域特征；对多尺度的感兴趣区域特征采用多支路提取多层级的语义特征；对多层级的语义特征进行相邻层级的局部‑全局特征融合，得到增强特征；使用多个层级标签监督多层级分类，在第一语义层级监督回归；在推理阶段精简网络结构，提高推理速度。本发明，针对可见光遥感图像中的多类目标，实现了目标细粒度检测过程中的层级关系及信息的注入，结合多层特征融合，增强网络对目标的共有特征和细粒度特征的提取和学习。