一种基于目标特征增强和语义融合感知的小样本目标检测方法

一种基于目标特征增强和语义融合感知的小样本目标检测方法，涉及计算机视觉技术。将数据集划分为查询集与支持集，经主干网络提取特征后，通过动态超图构建模块抑制支持特征中的背景噪声，增强目标区域高阶语义关联；利用语义融合感知模块融合类别名称文本语义与图像特定原型，生成高判别性类别原型；借助变分自编码器建模语义分布，提取变分特征；通过通道注意力机制融合感兴趣区域特征与变分特征，实现分类与回归。该方法有效提升原型表征能力，实验表明，本方法显著提升检测精度，适用于标注样本稀缺场景。通过增强支持特征图的特征表达和类别原型的语义，实现更精确的小样本目标检测，在复杂场景下表现出更高的鲁棒性与识别性能。