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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明属于遥感定向目标检测领域，公开了一种优化遥感定向小目标检测的回归损失函数计算方法及系统，本发明通过结合目标自身的形状和尺度对定向目标检测模型的回归损失进行约束，提高定向目标检测模型对于遥感图像中目标自身形状的敏感程度，从而提升定向小目标的检测精度。相比于其它的增强特征融合和注意力机制的方法，本发明可以在不提升模型参数量和不影响模型推理速度的情况下，大幅度提升遥感图像中定向小目标检测的精度，具备通用性和高效性。
主权项：1.一种优化遥感定向小目标检测的回归损失函数计算方法，其特征在于，该方法包括：步骤1，数据预处理，其目的是对原始的遥感图像数据集进行预处理，使用数据增广技术得到多尺度和多样化的遥感图像数据集，并运用交叉验证方法将其划分为训练集和测试集两部分；步骤2，小目标比例获取，其目的是获取数据集中的小目标数量的比例ratio；步骤3，数据输入，其目的是将步骤1中划分好的数据集分批次输入定向目标检测网络中；步骤4，预测结果获取，其目的是获取定向目标检测网络对定向边界框的预测结果A1x1，y1，B1x2，y2，C1x3，y3，D1x4，y4，分别代表预测边界框的四个角点坐标；步骤5，动态约束因子计算，其目的是根据当前真实边界框的宽高和步骤2获取到的小目标比例ratio计算动态约束因子wratio，hratio，其中wratio，hratio分别为长边约束因子和宽边约束因子；步骤6，RS_IoU计算，其目的是通过动态约束因子wratio，hratio计算目标比例因子dratio，通过dratio对IoU进行约束，得到关注目标本身形状和尺度的边界框IoU计算方法,将其命名为RS_IoU；步骤7，回归损失替换，其目的是通过将关注目标本身形状和尺度的边界框RS_IoU替换原始损失函数中的IoU损失计算方法，训练结束后得到定向小目标检测精度高的模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 优化遥感定向小目标检测的回归损失函数计算方法及系统
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