一种基于上下文特征深度学习的遥感目标检测大模型构建方法

本发明公开了一种基于上下文特征深度学习的遥感目标检测大模型构建方法，包括以下步骤：S1、将原始数据集按照策略进行划分，形成训练集、验证集和测试集，确保每个子集在样本数量、场景多样性和目标分布上均具有代表性；S2、采用基于上下文特征的深度学习方法构建遥感目标检测大模型，通过融合多层次特征与引入查询优化机制；S3、模型测试与性能评估,选取最优模型参数，在测试集上进行全面验证，评估模型在检测精度、速度和鲁棒性方面的综合性能。本发明通过引入预训练的DINOv2骨干网络、上下文特征增强模块以及密集监督策略，能够在多尺度、复杂场景下捕获丰富的上下文信息，进而大幅提升检测精度。