【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及旋转目标检测，特别涉及一种基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法。
技术介绍
1、随着遥感技术的发展，越来越多的遥感图像被应用到各行各业。在处理大规模遥感图像时，人工识别和定位目标是一项耗时且费力的任务。通过使用旋转目标检测算法，可以自动化执行这一任务，提高处理效率，这对于监管广域范围的目标非常有用。然而，在训练全监督的旋转目标检测模型时，数据标记过程耗时、费力且昂贵。最近，半监督目标检测(semi-supervised object detection，简称：ssod)引起了越来越多的关注，模型能够从标记数据以及容易获得的未标记数据中进行学习，极大缓解了数据标记的成本问题。
2、在半监督目标检测中，如何选择和利用伪标签是一个很重要的问题。一种方法是用焦点损失代替交叉熵损失，以解决伪标签框的类别不平衡问题，并通过一个固定的高阈值过滤伪标签。然而在实际使用时，如何选择这个固定的高阈值是一个很困难的事情，过高过低都会对模型造成很大的影响。另外一种方式则是使用分类分数来自适应地加权每个伪标签框的损失，并...
【技术保护点】
1.一种基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，所述对所述候选伪标签集合中的候选伪标签进行角度校正，包括：
3.根据权利要求1至2中任一项所述的基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，所述局部空间一致性先验条件具体为局部空间一致性先验矩阵，所述基于所述高置信度组中每个伪标签与所述低置信度组中每个伪标签的一致性关系，构建局部空间一致性先验条件，包括：
4.根据权利要求3所述的基于局部空间一致性...
【技术特征摘要】
1.一种基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，所述对所述候选伪标签集合中的候选伪标签进行角度校正，包括：
3.根据权利要求1至2中任一项所述的基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，所述局部空间一致性先验条件具体为局部空间一致性先验矩阵，所述基于所述高置信度组中每个伪标签与所述低置信度组中每个伪标签的一致性关系，构建局部空间一致性先验条件，包括：
4.根据权利要求3所述的基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，通过以下公式，计算所述高置信组中每个伪标签与所述低置信度组中每个伪标签之间的距离，判定所述距离小于或等于第三预设阈值的两个伪标签表征的目标空间相邻，基于距离判定结果得到位置一致性矩阵：
5.根据权利要求3所述的基于局部空间一致性先验信息的半监督旋转目标检测方法，其特征在于，通过以下公式，判断所述高置信组中每个伪标签与所述低置信度组中每个伪标签对应的类别是否相同，基于类别...
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