面向小样本弱小目标的遥感基础模型持续学习方法及装置

摘要文本

本发明提供一种面向小样本弱小目标的遥感基础模型持续学习方法及装置，涉及遥感图像处理领域，可以解决高分辨率光学遥感影像中小样本弱小目标检测识别的有效性和准确性不高的问题。该方法包括：针对高分辨率的光学遥感影像，获取光学遥感影像中的弱小目标全部数据；加载遥感基础模型预训练模型，利用弱小目标全部数据进行有监督训练，得到训练好的遥感基础模型；将弱小目标全部数据根据地理位置聚类划分为多个点位数据；分别基于每个点位数据对训练好的遥感基础模型的参数进行微调，得到对应不同点位数据的遥感基础模型，以适应不同地区光学遥感影像的弱小目标检测。本发明基于基础模型架构利用Transformer来解决遥感场景弱小目标检测任务的难题。