摘要
本发明涉及机器学习技术领域,具体涉及一种多尺度遥感图像的目标检测方法及装置,该方法包括:对多个不同类型的遥感图像数据集进行整合,得到已整合数据集;基于所述已整合数据集,构建编解码结构的目标检测模型;基于状态空间模型对所述目标检测模型进行主干网络调整,构建候选主干网络;将所述目标检测模型中的初始主干网络替换为所述候选主干网络,得到用于对待检测遥感图像进行目标检测的已更新检测模型。该方法通过丰富的已整合数据集构建目标检测网络,并采用精准度较高的候选主干网络替换初始主干网络,能够提高已更新检测模型的泛化性能,从而提高该已更新检测模型的精准度。
技术关键词
状态空间模型
网络
编解码结构
编解码器
遥感图像数据
多头注意力机制
多尺度特征
交叉注意力机制
解码模块
编码模块
融合特征
图像多尺度
机器学习技术
缩放参数
输出特征