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本发明涉及一种基于自适应多特征融合的微小目标检测方法，属于目标检测领域。对提取后的特征先经过传统特征金字塔结果进行特征融合，在这基础上，本发明额外设计了一条路径进一步进行特征融合，再使用自适应多特征融合算法进行多尺度融合，使得微小目标的语义信息在多尺度特征层中进行传播，丰富微小目标的语义信息和纹理信息。同时，使用k‑means算法获得更加合理的先验框参数，加速网络收敛、提高模型精度。最后，对检测结果进行非极大值抑制，筛除重叠物体框。整个网络采用端到端的方式不断更新网络权值，直至收敛。最终，本发明自适应多特征融合的微小目标检测算法能够有效地完成微小目标检测。

本发明涉及一种基于多维的遥感图像微小目标检测方法，属于目标检测领域。采用多深度图像金字塔网络进行多深度、多分辨率的特征提取，用浅层流提取高分辨率图像特征、用深层流提取低分辨率图像特征。同时，为了缓解多尺度、多深度特征之间的信息不平衡，还提出了多尺度特征金字塔网络，使得微小目标的语义信息和特征纹理信息不仅从高层传播到低层，而且从深流传播到浅流，从而提高微小目标的识别结果。最后再附加两个简单的全连接层进行分类、回归任务，整个模型称为多深度、多尺度、多分辨率微小目标检测网络M3DNet。最终，本发明采用多深度、多尺度、多分辨率的遥感图像微小目标检测方法能够有效地完成微小目标检测。