[发明专利]基于注意力机制的遥感图像小样本舰船检测方法

权利要求书

1.基于注意力机制的遥感图像小样本舰船检测方法，其特征在于，包括：

将支持集中的支持图像和查询集中的查询图像均输入至权重共享网络中进行特征提取，分别对应输出目标平均特征图和查询图像特征图；

将所述目标平均特征图进行平均池化后得到目标平均特征图的下采样结果S_k，通过将目标平均特征图的下采样结果作为卷积核，在查询图像特征图做可分离卷积的方式，计算所述查询集和所述支持集的相似性，输出注意力特征图；

对所述注意力特征图进行预测，输出检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的遥感图像小样本舰船检测方法，其特征在于，查询集和支持集的相似性具体计算公式为：

G_{h，w，c，k}＝∑_i，jS_k·Y_{h+i-1，w+j-1，c，k}，i，j∈{1，…，b}

其中，G_{h，w，c，k}表示注意力特征图，S_k表示卷积核，k＝1，2，3，表示三种不同的尺度，h，w代表查询图像特征图纵向，横向的原点，i，j代表卷积核滑动后纵向和横向的坐标，c表示查询图像特征图通道坐标，b表示查询图像特征图的高和宽。

3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的遥感图像小样本舰船检测方法，其特征在于，网络中的损失函数计算公式为：

其中，Iou表示预测框与真值框的交并比，ρ表示欧氏距离，b，b^gt表示预测框与真值框的中心距离，c表示预测框与真值框的最小闭包框的对角线距离，α表示折中参数，v表示测量宽高比的一致性参数，w^gt，h^gt代表真值框的宽和高，w，h代表预测框的宽和高。

4.根据权利要求1所述的基于注意力机制的遥感图像小样本舰船检测方法，其特征在于，所述权重共享网络包括k+1个分支，其中，k个分支用于提取k张支持图像的特征，一个分支用于提取查询图像的特征；每个所述分支均采用Yolo v5骨干网络作为特征提取器进行特征提取，输出三个不同尺度的特征图。