基于空间转换特征优化的复杂海域无人机小目标检测方法

本发明公开了一种基于空间转换特征优化的复杂海域无人机小目标检测方法，包括以下步骤：A：获取海洋图像数据集并进行标注；B：对海洋图像数据集中的图像进行预处理，并对预处理后的图像进行空间维度到深度维度的转化；C：在DETR神经网络模型中集成交叉自注意力与特征融合策略，并引入Soft‑NMS机制，构建基于空间深度转换特征融合的神经网络模型；D：利用经预处理和维度转化后的海洋图像数据集，对基于空间深度转换特征融合的神经网络模型进行训练，最后获得训练后的模型；E：获取待检测图像，利用训练后的神经网络模型对图像进行检测。本发明能够有效解决现有的小目标检测方法存在小目标数量较多以及遮挡和聚类等问题，提高目标检测的准确性。