一种基于异构注意力融合建模的遥感图像多类目标检测方法

本发明公开了一种基于异构注意力融合建模的遥感图像多类目标检测方法,解决了多尺度目标的不同类型的特征在网络层级中的分布存在差异的问题，本申请设计了多头自注意力与交叉注意力协同的融合架构，构建高层语义指导下的底层特征增强机制，通过双向注意力交互与残差连接实现多级特征深度融合；提出一种基于SAM和类激活图的目标精细化损失函数。针对遥感图像中的复杂背景干扰问题，本申请在训练阶段引入SAM分割掩膜与类激活图联合约束，引导模型在真实目标区域内学习更精细的特征，同时排除无关特征，从而实现更精确的目标定位，减轻复杂背景的干扰，提高模型的检测效果。