一种适用于小样本训练的多阶段目标检测方法、系统及其存储介质

本发明公开了一种适用于小样本训练的多阶段目标检测方法、系统及其存储介质；所述方法包括：在颈部网络结构后对每个锚的特征图添加一条支路，用于模型输出目标框的时候同时输出一个向量；基于训练样本里目标的正样本与负样本构建三元组损失，在训练时，依据正负样本比例将其进行加权，同时将每轮训练验证时的模型输出的每个目标框输出特征向量进行空间可视化；利用knn算法对正样本和负样本进行分离，并计算出每轮knn算法分离后与训练样本中正负样本的分离准确率，并记录其两类别的平均欧式距离；以训练最优轮的数据为基础，得出正样本欧氏距离阈值；本发明解决了在应用场景与训练数据差异过大导致误检过多的问题。