一种光学遥感影像港口舰船目标的识别方法

摘要

本发明提供一种光学遥感影像港口舰船目标的识别方法，提出了一种分级差异性训练策略，网络模型层级不同，正负样本的输入不同，并将前一级网络模型检测错误的虚警目标以负样本的形式输入后一级的网络模型中，解决了传统方法难以鉴别模糊目标、正负样本数量差异、深层次检测网络模型复杂以及时效性差的问题，大幅度提升了网络模型对舰船目标识别、定位以及检测的准确性；同时，本发明将级联的思想引入深度学习网络构建中，将较为复杂的网络拆分为多个级联的轻量型网络，提升了网络运行的效率。