1.一种基于不确定性的多阶段引导的小目标半监督学习检测方法，其特征是按照以下步骤进行的：
2.根据权利要求1所述的基于不确定性的多阶段引导的小目标半监督学习检测方法，其特征在于，对无人机拍摄的图像集进行了强弱数据增强，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于不确定性的多阶段引导的小目标半监督学习检测方法，其特征在于，构建半监督学习下的目标检测网络，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于不确定性的多阶段引导的小目标半监督学习检测方法，其特征在于，将多尺度感知融合模块融入到faster-rcnn网络，同时引入了超参数和bboxjeilting，具体包括：
5.根据权利要求3所述的基于不确定性的多阶段引导的小目标半监督学习检测方法，其特征在，引入了超参数和bboxjeilting，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于不确定性的多阶段引导的小目标半监督学习检测方法，其特征在于，将有标记的图像送入初始的教师检测模型，得到预训练好的教师检测模型，具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于不确定性的多阶段引导的小目标半监督学习检测方法，其特征在，根据生成伪标签的可靠度，将带有伪标签信息的图片逐步送入学生网络中，和预先存在标注的图片一起训练学生网络，实现多阶段学习；最终得到检测结果，具体包括：
8.根据权利要求1所述的基于不确定性的多阶段引导的小目标半监督学习检测方法，其特征在，学生模型通过损失函数进行反向梯度更新，教师模型则采用学生网络的ema进行更新，具体包括：