[发明专利]一种基于多模态遥感图像细粒度弱特征目标涌现检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多模态遥感图像细粒度弱特征目标涌现检测方法。先将标注好的多模态遥感检测数据集划分为训练集和测试集，进行预处理；然后利用加入了三维卷积模块的深度卷积神经网络实现对多模态数据的通道优选及高级语义信息提取，构建特征金字塔；接着利用原始标注信息构建语义真值图以及语义引导模块，将预测到的语义信息与真实标注信息对比，对原始特征图进行类注意力机制的引导；最后使用单阶段的检测头，在修正后的特征图上进行目标类别与位置信息的预测，并进行位置信息解码，得到最终结果。这种检测方法采用的网络结构设计合理，针对多模态遥感数据中的弱特征目标的检测效果良好且算法能够满足对多模态数据进行实时处理的需求。