基于生成式自监督学习与小波变换的高光谱目标检测方法

本发明提出了一种基于生成式自监督学习与小波变换的高光谱目标检测方法，实现步骤为：获取预训练/测试样本集和微调样本集；构建基于小波变换的空谱重建模型并对其进行生成式自监督预训练；构建先验约束的高光谱目标检测网络模型并对其进行微调训练；获取高光谱目标预测结果和检测结果。本发明在预训练过程中通过结合小波变换的双支路信息嵌入模块，能够有效提取和融合多尺度的空间与光谱特征，使编码器能够从多尺度的空谱信息中学习特征表示；且通过使用先验约束的交叉熵损失函数对高光谱目标检测网络模型进行微调，并对预测结果进行非线性变换，能够充分利用先验目标光谱抑制背景信息，提高了高光谱目标检测精度。