技术特征：1.一种基于多尺度特征协同与语义互补的遥感目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s2中，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤s3中，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤s3中，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s6中选择distribute focalloss和complete iou loss作为回归损失用于目标的边界框回归，采用的损失函数为：
技术总结一种基于多尺度特征协同与语义互补的遥感目标检测方法，包括：S1.采用主干网络提取给定输入遥感图像的特征，并生成下采样后的多层级特征图；S2.收集并挖掘所述多层级特征图中的全局语义信息；S3.协同全局多尺度特征和局部层级特征，融合语义和空间上下文信息；S4.融合输入特征图中相邻层的显著信息增强输出特征图的语义表示；S5.由分类和定位解耦的检测头从增强后的特征图中分别预测目标的类别和检测框；S6.选择Distribute Focal Loss和Complete IoU Loss作为回归损失用于目标的边界框回归。本发明的方法有助于建模遥感图像中的物体和背景之间的关系，减轻复杂背景对于精确目标特征的影响，同时适应不同遥感目标的大尺度变化，提高检测准确率。
技术研发人员：万书振,徐才明,朱焱华,饶哲,李铭松,程泽敏,刘传炜,汤周平,王涵烯,代波
受保护的技术使用者：三峡大学
技术研发日：技术公布日：2025/2/10