[发明专利]基于四尺度深浅层特征融合的遥感图像小目标检测方法在审
| 申请号： | 202011183190.7 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112395958A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 陈珺;陈小强;罗林波;龚文平;王永涛;宋俊磊 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 王佩 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于四尺度深浅层特征融合的遥感图像小目标检测方法，包括：构建基于四尺度深浅层特征融合的遥感图像小目标检测网络结构；采用迁移学习对所述网络结构进行训练，得到训练完成的网络结构；将遥感数据集输入至所述训练完成的网络结构，得到遥感图像的目标检测结果：网络结构训练过程中，采用VGG16对输入图像进行各层特征提取，并利用特征融合模块对提取的各层特征进行融合，得到4个输出特征层；将所述输出特征层输入至检测层，利用改进损失函数训练所述网络结构，得到训练完成的网络。本发明提供的有益效果是：提高了高分辨率遥感图像小目标检测能力、速度、鲁棒性与精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 深浅 特征 融合 遥感 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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