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申请/专利权人：西安工程大学
申请日：2024-04-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262242A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/32;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了基于RFLA和注意力机制的SAR遥感船舰目标检测方法，针对SAR成像的特点以及小目标检测的难点，在通道域和空间域注意力机制的基础上设计了层级互通的注意力模块。该模块可以融合相邻层级之间的特征，进一步提升了网络对于微小目标的特征提取能力；其次，本发明引入了基于高斯感受野的标签分配策略RFLA。利用高斯感受野作为先验信息，可以对整幅图像的任意特征点和任意真实值的位置关系进行建模，从而可以得到小目标的平衡正样本。此外，该策略采用高斯先验，因其高度符合高斯感受野的特性，所以有效地缓解了小目标感受野不匹配的问题。
主权项：1.基于RFLA和注意力机制的SAR遥感船舰目标检测方法，其特征在于，该方法按照以下步骤实施，步骤1：获取SAR成像下的船舰图像数据集，对SAR图像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；步骤2：构建SAR船舰检测模型，所述检测模型包括特征提取网络、多尺度特征融合网络和预测网络三部分；步骤3：将训练集和验证集输入上述构建好的检测模型中，采用高斯感受野的标签分配策略对检测模型进行训练，进而得到最佳的参数模型；步骤4：将测试集输入到步骤3训练后的模型中，输出精确的SAR船舰目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安工程大学 基于RFLA和注意力机制的SAR遥感船舰目标检测方法
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