[发明专利]基于特征细化网络模型的SAR图像舰船目标检测方法有效
| 申请号： | 202011081361.5 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112329542B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 朱卫纲;李永刚;刘畅;曲卫;李彩萍;杨君;何永华;邱磊;黄琼男 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 代丽 |
| 地址： | 101416 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于特征细化网络模型的SAR图像舰船目标检测方法，通过在原始YOLOv5特征提取网络中增加注意力机制，实现了对各层特征的自适应融合；通过增加可变性卷积神经网络，对特征图学习偏移量改变采样点位置，通过改变采样点位置使得卷积神经网络的特征提取更加集中于目标本身特征，由此对目标特征进一步地细化，从而使得复杂背景下近岸目标的特征提取降低了海岸背景杂波的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 细化 网络 模型 sar 图像 舰船 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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