【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，尤其涉及一种基于分割大模型的遥感目标检测方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、随着遥感技术的飞速发展，遥感图像的质量得到大飞提升。作为遥感领域分析处理的关键组成部分，遥感图像的目标检测技术的发展对军事技术的发展至关重要。然而，由于遥感图像存在着目标尺度及形状差异大，前景后景分配不均的问题，如何在复杂环境下准确识别遥感图像中的目标，已成为遥感图像分析领域的难题。
2、受到分割大模型的启发，为提升在遥感图像上的目标检测精确度，可以利用分割大模型的分割能力，分割出遥感图像中的目标，再根据分割结果确定目标在图像中的具体坐标信息以及类别。
3、但目前来说，使用大模型进行预训练或者全量微调仍然是非常困难的。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于分割大模型的遥感目标检测方法、装置、存储介质及电子设备，通过适配器对分割大模型进行微调，在不改变分割大模型结构的基础上，对少量参数进行调整，从而达到和全量微调相当的效果，能够解决遥感图像目标检测适应度低
【技术保护点】
1.一种基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述将所述遥感图像输入到图像编码器中进行图像嵌入操作与位置嵌入操作，得到图像特征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述适配器包括通道-空间注意力网络；
4.根据权利要求3所述的基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述将所述图像特征向量输入到所述通道-空间注意力网络中，使用顺序性的通道注意力机制和空间注意力机制，得到通道-空间特征，包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述将所述遥感图像输入到图像编码器中进行图像嵌入操作与位置嵌入操作，得到图像特征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述适配器包括通道-空间注意力网络；
4.根据权利要求3所述的基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述将所述图像特征向量输入到所述通道-空间注意力网络中，使用顺序性的通道注意力机制和空间注意力机制，得到通道-空间特征，包括：
5.根据权利要求3所述的基于分割大模型的遥感目标检测方法，其特征在于，所述图像编码器包括主体编码器与颈部网络；
6.一...
【专利技术属性】
技术研发人员：余荣威，向靖怡，宫畅，张沛豪，王丽娜，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。