一种基于样本重加权的遥感图像多类目标检测方法

摘要

本发明提供了一种基于样本重加权的遥感图像多类目标检测方法。首先，进行图像数据增广处理和尺度缩放预处理；然后，构建目标检测网络，包括特征提取模块、特征增强模块和检测头部模块，为了实现特征的显著性表达，针对部分特征层级进行特征增强操作；接着，进行网络端到端的训练过程，采用样本重加权策略来引导训练网络更多关注纵横比差异大的目标样本，以此来优化训练模型；最后，实现目标检测过程，将待检测遥感图像输入到训练好的目标检测网络中，得到每个先验框的类别预测值和其坐标偏移量，再使用非极大值抑制来过滤掉针对同一目标的重叠率较高的检测结果。本发明具有较高的遥感图像目标检测精度和速度。