[发明专利]基于注意力机制的SAR图像目标检测方法及测试平台

权利要求书

1.基于注意力机制的SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括：

步骤一：输入SAR图像，并基于全局注意力模块从空间域和通道域计算注意力权重，形成3D注意力掩膜，构建特征金字塔；

步骤二：基于局部注意力模块计算所述特征金字塔中不同层次特征的分布情况，聚类得到当前特征分类回归的预测框；

步骤三：基于分类回归网络所述预测框对所述特征金字塔进行目标预测，得到目标检测结果；

步骤一具体包括：

步骤11：通过可变形卷积对所述SAR图像进行卷积运算，在空间域上得到2D注意力特征图；

步骤12：通过全局平均池化层的压缩函数F_sq将所述2D注意力特征图各通道上空间特征编码为全局特征，具体计算过程为：

其中，z_c表示一个通道的全局特征，H、W分别表示空间域的高和宽，u_c表示通道的空间特征；

步骤13：将各通道的全局特征通过激励函数F_ex恢复特征图的维度，得到各通道的注意力权重Sc，具体计算过程为：

s_c＝F_ex(z_c,W)＝σ(g(z_c,W))＝σ(W₂δ(W₁,z_c)) (2)

其中，δ()表示ReLU层运算，W₁是该层对应参数，σ()表示sigmoid函数运算，W₂是该层对应参数；

步骤14：通过尺度函数F_scale将各通道的注意力权重与其对应的通道特征图结合，得到各通道注意力权重特征图

步骤15：将所述各通道注意力权重特征图与所述2D注意力特征图结合，形成3D注意力掩膜，输出特征金字塔。

2.SAR图像目标仿真测试平台，其特征在于，包括：地面SAR目标检测系统、地面SAR目标分类识别系统和星上SAR目标检测仿真系统，且上述系统均包括图像调取模块、显示模块和算法模块，所述图像调取模块分别与所述显示模块和所述算法模块连接，且所述显示模块和所述算法模块连接；

所述图像调取模块用于从数据库中调取待检测图像；

所述显示模块用于显示相关信息；

所述算法模块包括多种目标检测算法或多种分类识别算法，用于根据具体指令调取相关算法对所述待检测图像进行目标检测或分类识别，其中，目标检测算法包括基于注意力机制的SAR图像目标检测算法，包括：

步骤一：输入SAR图像，并基于全局注意力模块从空间域和通道域计算注意力权重，形成3D注意力掩膜，构建特征金字塔；

步骤二：基于局部注意力模块计算所述特征金字塔中不同层次特征的分布情况，聚类得到当前特征分类回归的预测框；

步骤三：基于分类回归网络所述预测框对所述特征金字塔进行目标预测，得到目标检测结果；

步骤一具体包括：

步骤11：通过可变形卷积对所述SAR图像进行卷积运算，在空间域上得到2D注意力特征图；

步骤12：通过全局平均池化层的压缩函数F_sq将所述2D注意力特征图各通道上空间特征编码为全局特征，具体计算过程为：

其中，z_c表示一个通道的全局特征，H、W分别表示空间域的高和宽，u_c表示通道的空间特征；

步骤13：将各通道的全局特征通过激励函数F_ex恢复特征图的维度，得到各通道的注意力权重Sc，具体计算过程为：

s_c＝F_ex(z_c,W)＝σ(g(z_c,W))＝σ(W₂δ(W₁,z_c)) (2)

其中，δ()表示ReLU层运算，W₁是该层对应参数，σ()表示sigmoid函数运算，W₂是该层对应参数；

步骤14：通过尺度函数F_scale将各通道的注意力权重与其对应的通道特征图结合，得到各通道注意力权重特征图

步骤15：将所述各通道注意力权重特征图与所述2D注意力特征图结合，形成3D注意力掩膜，输出特征金字塔。