SAR图像跨域目标检测方法、装置、计算机设备和介质

本申请涉及一种SAR图像跨域目标检测方法、装置、设备和介质。所述方法包括：先以训练样本对集合预训练主干网络使其具备目标与复杂背景区分能力，再结合该主干网络、颈部网络及单阶段检测头，构建SAR跨域目标检测模型，随后将跨域训练集合中源域与目标域训练图像组成训练对，截断强散射体幅度值并线性拉伸剩余值，实现灰度分布特征对齐，将对齐后的样本对输入模型训练，过程中通过图像级域分类器与主干网络多级中间层对抗学习，及实例级域分类器与单阶段检测头对抗学习，分别对齐源域与目标域的图像级、实例级特征分布，同时以源域训练图像的定位与分类损失监督训练。采用本方法能显著提升模型的泛化性能，具较强实际应用潜力。