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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明属于水下声呐图像检测技术领域，具体为基于自适应层级特征增强的水下声呐图像掩埋目标检测方法。本发明首先构建水下掩埋目标检测器框架，包括三个主体网络：自适应层级特征增强网络、特征金字塔和多阶段检测头；通过损失函数来指导水下掩埋目标检测器的输出，使得目标检测器完成对水下声呐图像中掩埋目标的识别；本发明利用卷积神经网络强大的图像特征学习能力，自动提取水下掩埋管线声呐图像的有效特征图，然后将特征图输入到多阶段检测头完成分类和定位。本发明具有普适性，能够准确识别水下声呐图像中的掩埋目标，并从多个评价标准上获得优秀结果。
主权项：1.一种基于自适应层级特征增强的水下声呐图像掩埋目标检测方法，其特征在于，首先，构建水下掩埋目标检测器的框架，具体包括三个主体网络：自适应层级特征增强网络、特征金字塔和多阶段检测头；通过损失函数来指导水下掩埋目标检测器的输出，使得目标检测器完成对水下声呐图像中掩埋目标的识别；其中：所述自适应层级特征增强网络用于从声呐图像中提取水下掩埋管线的代表性特征并增强提取的特征图；所述自适应层级特征增强网络包括特征通道缩放模块FCS和层级特征增强模块AMFE；所述特征通道缩放模块用于提取水下声呐图像特征，并对网络提取的多层特征进行融合，使其同时富含全局细节特征和语义特征；在自适应层级特征增强网络中使用残差缩放技术，增加通道的对比度和可选择性，使得掩埋管线和其他杂质的特征区分更为明显；所述层级特征增强模块，用于融合语义信息和细节信息，增强掩埋物的特征表达；所述特征金字塔网络在多个尺度上同时进行目标检测，并对多尺度的深度特征图进行融合；多阶段检测头用于对特征金字塔生成的特征图进行目标类别与位置的预测，并输出各个目标的置信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于自适应层级特征增强的水下声呐图像掩埋目标检测方法
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