[发明专利]基于多尺度信息融合的海面小目标检测方法有效
申请号: | 202210296395.9 | 申请日: | 2022-03-24 |
公开(公告)号: | CN114943888B | 公开(公告)日: | 2023-05-30 |
发明(设计)人: | 蒋永馨;邹勤;毕京强;彭鹏;张志友;郑振宇;吴明;金鑫;曹延哲 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军海军大连舰艇学院 |
主分类号: | G06V20/10 | 分类号: | G06V20/10;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人: | 马庆朝 |
地址: | 116018 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 基于多尺度信息融合的海面小目标检测方法、电子设备及计算机可读介质,属于人工智能和计算机视觉领域。构建海面小目标仿真数据集;构建深度学习网络模型;利用小目标仿真数据集对构建的深度学习模型进行训练;在训练过程中,通过transformer模块解码和检测出海面小目标的位置和类别信息;利用训练好的模型进行其他场景下的海面小目标检测。本发明创新性使用自上而下的transformer解码策略,对FPN中自上而下的不同尺度特征图采用可变形卷积的方式实现encoder中的自注意力机制,同时从高层的较小特征层开始通过在相邻两个特征层之间引入transformer模块进行解码预测边界框,自上而下通过不断引入包含更多小目标信息的低层特征来不断进行边界框修正,进而提高小目标检测准确率。 | ||
搜索关键词: | 基于 尺度 信息 融合 海面 目标 检测 方法 | ||
【主权项】:
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