基于数据融合与特征选择的遥感影像多尺度目标检测方法

摘要

本发明提供了一种基于数据融合与特征选择的遥感影像多尺度目标检测方法，包括以下步骤：步骤S1：获取训练集，对整个训练集中各类别存在的边界框数量进行统计；步骤S2：通过数据融合增强补齐训练集中各类别的边界框数量差，使训练集中各类别的边界框数量达到均衡，得到最终的用于模型训练的训练集；步骤S3：将步骤S2处理后的训练集采用FoveaBox网络进行训练，将不同尺寸的目标在不同的尺度特征图上进行目标识别。多尺度特征表达与选择和数据融合增强两种方法结合可以应对遥感影像中相对复杂背景的影像，减轻类别不均衡的影响，更加符合遥感影像使用的场景，提升模型的性能，提高了在遥感影像中不同尺度目标识别的效果。