一种原型交互增强的小样本目标检测方法

本发明公开了一种原型交互增强的小样本目标检测方法，该方法包括两个主要模块：其一是支持原型增强网络，用于提取并融合支持集图像的多尺度特征，生成更具代表性的类别原型向量；其二是查询‑支持多类聚合模块，基于Transformer架构，通过学习一个分类权重矩阵对各类别原型向量进行加权重组，生成针对查询特征的类特异原型矩阵，并将该矩阵与查询特征进行融合以捕获类别间的相关性。与现有技术相比，本发明方法能够充分利用所有类别原型的交互信息，提高小样本情况下目标检测的分类准确率和泛化能力，在仅有极少量训练样本的新类别上实现显著的检测性能提升。