基于单阶段网络的跨域少样本目标检测方法

本发明公开了基于单阶段网络的跨域少样本目标检测方法，涉及计算机视觉技术领域，将查询图像和支持目标经过权重共享的基座大模型中得到查询图像特征和支持目标特征；然后支持目标特征经过支持集编码器细化后和查询图像特征送入查询图像编码器中，在提取查询图像全局特征和上下文信息的同时，与支持类特征进行特征交互，生成用于目标检测的特征表示；随后将编码器生成的用于目标检测的特征表示送入解码器中，将特征表示与目标查询结合，最后经过检测头生成每个目标的类别和位置。本发明能够解决现有跨域少样本目标检测方法由于不准确的区域建议而在跨域场景下精度较低的问题、以及现有方法无法适应开集检测任务场景的问题。