[发明专利]一种基于深度学习的轻量型SAR图像目标检测方法在审
| 申请号： | 202011038411.1 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112115911A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 宋尚香;赵鹏;余豪 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京瑞盛铭杰知识产权代理事务所(普通合伙) 11617 | 代理人： | 黄淑娟 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及雷达技术技术领域，具体涉及一种基于深度学习的轻量型SAR图像目标检测方法，包括以下步骤：数据集的准备和处理，将SSDD+数据集中的标签中四角点坐标进行minAreaRect函数得到目标最小外接矩形的斜框坐标值，将坐标值替换原本标签中的四角点坐标值，此时获得的数据集记为SSDD1数据集；本发明利用残差网络提取原始SAR图像的高维特征，通过Ghostnet进行多次卷积提取高维特征，同时进行反卷积进行上采样到四倍下采样后的特征图后通过三个分支进行预测，实现了无锚点框的端到端的基于中心点预测SAR图像的斜框目标检测方法，本发明实现简单，检测精度高，适用场景广泛的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轻量型 sar 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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