[发明专利]一种基于跨图像特征融合的小样本检测方法

权利要求书

1.一种基于跨图像特征融合的小样本检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过共享的特征提取网络提取支持集和查询集的图像特征记为f_s和f_q，将该组特征图送入跨图像特征融合模块；其中，跨图像特征融合模块包括支持集加权模块和跨图像空间注意力融合模块；

步骤2：计算f_s和f_q的相似程度给f_s中的特征图进行加权生成加权后的支持集特征图f_s′；

步骤3：计算f_s′和f_q之间的注意力特征图f_a，并将该注意力特征图f_a与查询集特征图f_q进行矩阵乘法，得出具有支持集注意力信息的查询集特征图f′_q；

步骤4：将f′_q送入改进后的RPN网络中生成候选框，在经过ROI Pooling感兴趣区域池化后生成ROI特征向量，并与f_s′一起送入改进的特征聚合模块生成最终的特征向量送入分类器中进行分类，并送入框回归模块进行预测框的精确定位，输出最终的目标检测结果包含目标类别和目标框坐标；其中，改进后的RPN网络包含并联的多个分类器，改进后的特征聚合模块包含对候选框进行筛选并完成支持集向量和ROI特征向量的空间对齐。