一种基于大核卷积选择协议和损失函数改进的遥感图像微小目标检测方法

本发明属于图像处理领域，公开了一种基于大核卷积选择协议和损失函数改进的遥感图像微小目标检测方法，用于解决传统的遥感微小目标检测方法在目标尺寸微小、特征稀少、信噪比低等情况下难以实现鲁棒性检测难题。模型包括基于大核卷积、重参数化和特征融合的特征提取网络和检测头；本发明利用大核卷积、重参数化和特征融合设计特征提取网络，增强网络对目标的表征能力，在提升精度的同时，不降低模型推理速度；同时设计新型分段损失函数，通过在训练过程中动态调整权重因子，根据训练次数优化对小目标的权重分配，从而引导模型更加关注微小目标；本发明可以显著提高遥感图像微小目标检测的精度，降低模型参数量并维持推理速度。