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申请/专利权人：无锡学院
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196496A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06V10/52;G06V10/10;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征增强网络的SAR船舰检测方法，包括步骤如下：S1，获取SSDD合成孔径雷达图像数据集以及HRSID数据集，对数据集进行预处理后按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；S2，搭建多尺度特征增强网络；S3，将步骤S1中经过预处理的训练集和验证集的SAR图像输入至多尺度特征增强网络中训练，计算损失函数并进行反向传播，更新网络参数，获取最佳参数模型并保存；S4，将步骤S1中经过预处理的测试集输入到步骤S3中训练好的最佳参数模型中，输出SAR图像的精确识别图。本发明能有效应对合成孔径雷达船舰检测中存在的问题，并提供高精度的检测方法。
主权项：1.一种基于多尺度特征增强网络的SAR船舰检测方法，其特征在于，包括步骤如下：S1，获取SSDD合成孔径雷达图像数据集以及HRSID数据集，对数据集进行预处理后按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；S2，搭建多尺度特征增强网络，所述多尺度特征增强网络包括输入端、主干网络、Neck网络、探测头，其中主干网络和Neck网络协同处理特征；S3，将步骤S1中经过预处理的训练集和验证集的SAR图像输入至多尺度特征增强网络中训练，计算损失函数并进行反向传播，更新网络参数，获取最佳参数模型并保存；S4，将步骤S1中经过预处理的测试集输入到步骤S3中训练好的最佳参数模型中，输出SAR图像的精确识别图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种基于多尺度特征增强网络的SAR船舰检测方法
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