基于元学习的小样本SAR目标检测识别方法及系统

本发明公开了一种基于元学习的小样本SAR目标检测识别方法及系统，主要解决现有技术对图像特征提取不充分，缺乏对支撑样本和查询样本局部特征的对比和融合的问题。其实现方案为：获取SAR数据并进行标注，作为训练数据，划分基类支撑数据集、基类查询数据集、新类支撑数据集和新类查询数据集；构建包括候选区域特征提取单元、局部特征聚合单元、元对比损失单元和检测头单元的局部对比聚合网络，其中局部特征聚合单元，包括全局交叉注意力模块和重新加权的局部交叉注意力模块；使用训练数据对局部对比聚合网络进行训练；将测试图像输入训练好的局部对比聚合网络，得到检测识别结果。本发明显著提升了小样本条件下SAR目标检测的准确性和稳健性，可用于战场侦察、态势感知。