基于聚合变分原型的少样本目标检测方法及系统

本发明公开了基于聚合变分原型的少样本目标检测方法及系统；方法通过构建包含基类和新类的数据集并划分支持集与查询集，利用P‑VAE模块结合CLIP语义特征和特征判别器生成类原型，借助MFM模块实现支持集与查询集特征的双向融合，再将查询特征与类原型融合后输入检测头，完成目标检测；系统包括数据集构建模块、先验变分自动编码器P‑VAE模块、互融合模块MFM、特征融合模块和目标检测模块；方案通过引入语义先验、优化原型生成及特征交互，解决少样本场景下数据不平衡和新类特征表征不足问题，在PASCAL VOC和MS COCO等数据集上验证了对新类检测精度的提升，为医疗影像、稀有物种监测等样本稀缺场景的目标检测提供有效解决方案。