一种基于深度学习的遥感图像目标检测特征融合算法

本发明公开一种基于深度学习的遥感图像目标检测特征融合算法，包括主干网络模块、特征融合模块和训练部署模块，所述主干网络模块用于提取图像特征，将3*3传统静态卷积替换为自适应旋转卷积，所述特征融合模块用于替代传统特征金字塔网络中的简单加权融合，为重要尺度的特征图对应的通道赋予更高的权重，所述训练部署模块用于通过硬件感知的参数配置、阶梯式学习率衰减和重叠切片策略在有限算力下实现20epoch快速收敛；本发明通过自适应旋转卷积替代主干网络传统卷积，结合特征融合模块四步融合、压缩、激励、融合来实现不同尺度的特征融合,建立包含小目标关键语义的通道权重矩阵双路注意力机制，显著提升遥感小目标检测性能。