[发明专利]基于轻量级感受野金字塔的星载光学遥感图像舰船目标检测方法

权利要求书

1.一种基于轻量级感受野金字塔的星载光学遥感图像舰船目标检测方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1，构建特征提取模块，获得特征提取模块特征图；所述特征提取模块包含3个结构相同的子模块，每个子模块包括1个卷积层和1个最大池化层；

步骤2，根据步骤1所得特征提取模块特征图构建轻量级感受野金字塔模块，获得尺度目标特征图；所述轻量级感受野金字塔模块包括4个引入空洞卷积的卷积层支路、1个连接层和一个传统卷积层，其中4个卷积层支路的输入均为步骤1所得特征提取模块特征图，随后，将4个卷积层支路的输出特征图输入连接层，最后再通过一个传统卷积层进行多尺度特征融合，即获得对应4个尺度目标的特征图；

步骤3，根据步骤2所得多尺度目标特征图构建多尺度特征融合检测模块，多尺度特征融合检测模块分为三条检测支路，其中：

第一尺度支路包括4个支路子模块，分别记为支路子模块1、支路子模块2、支路子模块3、支路子模块4，前3个支路子模块包括1个传统卷积层和1个最大池化层，第4个支路子模块包括若干个传统卷积层，第一尺度支路以步骤2中轻量级感受野金字塔模块输出特征图作为输入，输出N_p个检测结果参数，N_p＝3*(5+N_c)，其中N_c为光学遥感图像舰船数据集舰船类别标注个数；

第二尺度支路分别以第一尺度支路中的支路子模块2的输出特征图，以及第一尺度支路中的支路子模块4的输出进行卷积和上采样之后的特征图作为输入，将两个特征图依次输入连接层、2个传统卷积层，输出N_p个检测结果参数；

第三尺度支路分别以第一尺度支路中的支路子模块1的输出特征图，以及第二尺度支路的输出进行卷积和上采样之后的特征图作为输入，将两个特征图依次输入连接层、2个传统卷积层，输出N_p个检测结果参数；

步骤4，结合步骤1，2，3中的3个模块，构造基于轻量级感受野金字塔的星载光学遥感图像舰船目标检测网络；然后对输入训练集图片划分网格，在各网格内通过预设尺寸的候选框生成预测框，通过预测框参数和标注真实框参数计算损失函数，计算完训练集内所有图片得到本次迭代损失函数值，完成一次迭代，网络训练以网络损失值为依据，当损失值随迭代次数收敛时，获得网络权重值；最后利用训练好的目标检测网络对待检测图片进行舰船目标检测。

2.如权利要求1所述的一种基于轻量级感受野金字塔的星载光学遥感图像舰船目标检测方法，其特征在于：步骤1中构建特征提取模块的具体实现过程如下，

子模块一卷积层通道数为16，将416*416尺寸的3通道输入图片进行卷积操作得到416*416尺寸的16通道的特征图，经过步长为2尺寸为2*2的最大值池化操作后，生成尺寸为208*208的16通道子模块一特征图；子模块二卷积层通道数为32，将208*208尺寸的16通道子模块一特征图进行卷积操作得到208*208尺寸的32通道的特征图，经过步长为2尺寸为2*2的最大值池化操作后，生成尺寸为104*104的32通道子模块二特征图；子模块三卷积层通道数为64，将104*104尺寸的32通道子模块二特征图进行卷积操作得到104*104尺寸的64通道的特征图，经过步长为2尺寸为2*2的最大值池化操作后，生成尺寸为52*52的64通道特征提取模块特征图。