一种基于动态原型特征融合的少样本目标检测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于动态原型特征融合的少样本目标检测方法及系统，其方法包括：步骤S1：将支持样本和查询样本分别输入到少样本目标检测网络中，提取对应的支持特征和查询特征；步骤S2：将支持特征与查询特征同时输入动态原型特征生成模块，得到动态查询特征，同时将支持特征输入辅助检测模块监督训练；步骤S3：将动态查询特征输入区域建议网络，生成推荐区域结果，并根据支持特征和查询特征，提取区域查询特征和区域支持特征；步骤S4：将区域查询特征和区域支持特征输入到RCNN神经网络中，对边界框进行回归，并对查询目标进行分类。本发明提供的方法，提高少样本检测网络提取特征的表达能力，能够更加灵活地适应输入场景的变化，具有更高的鲁棒性。