[发明专利]一种基于深度学习的船舶目标检测方法在审
| 申请号： | 202110649805.9 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113379603A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 潘明阳;赵丽宁;李哲林;李邵喜;李超;郝江凌;胡景峰;刘宗鹰;张若澜;孙慧;李航琪 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/62;G06T7/10;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 陈丽;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的船舶目标检测方法，涉及目标检测技术领域，该方法包括：获取船舶数据集；对船舶数据集中的船舶图像进行图像拼接；构建船舶目标检测模型；船舶目标检测模型包括轻量化骨干网络和注意力金字塔；轻量化骨干网络包括输入层、平均池化层以及密集连接单元；注意力金字塔包括三个检测分支，分别连接到骨干网络中输出13*13、26*26、52*52尺寸特征图的密集连接单元；注意力金字塔使用有效通道注意力模块，位于所述注意力金字塔的最前端，每一检测分支各一个；利用构建的船舶目标检测模型进行船舶目标检测，得到船舶检测结果。本发明实现了更精准、轻量、实时的船舶检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 船舶 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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