用于元学习小样本目标检测的自适应采样可变形注意力

用于元学习小样本目标检测的自适应采样可变形注意力，通过自适应采样可变形注意力对输入特征图进行处理，自适应采样可变形注意力通过计算特征点之间的余弦相似度来衡量特征点之间的相关性，然后根据余弦相似度阈值对特征点进行初步筛选，最后使用最大类间方差的思想计算得出目标特征点的最终采样点个数，由此避免某些特征点采样过多或过少的情况，实现精准采样。本发明将自适应采样可变形注意力应用到基于元学习的小样本目标检测，基于最大类间方差法来确定采样点的最佳阈值，避免了可变形注意力采样点个数固定的情况，使得检测算法的学习过程更加关注目标本身且特征提取更加充分，提高目标检测性能。