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基于轻量化网络的遥感影像多尺度目标检测识别方法

摘要

本发明公开了一种基于轻量化网络的遥感影像多尺度目标检测识别方法,包括以下步骤:对获取的遥感图像进行预处理;基于深度可分离卷积替换特征提取主干和检测分枝中的标准卷积过程,并将处理后的图像输入卷积神经网络进行特征提取;采用特征金字塔,从卷积神经网络不同层抽取不同尺度特征图像进行预测,融合不同层检测结果,得到多尺度融合特征图;在特征图上设置候选框,生成预测张量,基于此预测目标所属类别的置信度及位置信息。通过引入深度可分离卷积,减少模型参数,提升网络检测速度;提取多个尺度特征图,满足不同尺度目标检测需求;将语义信息特征强的高层特征图与几何信息特征强的底层特征图融合,提升小目标检测性能。

著录项

  • 公开/公告号CN114170526A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202111388223.6

  • 发明设计人 蒋丽婷;张志超;喻金桃;

    申请日2021-11-22

  • 分类号G06V20/13(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/52(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11465 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人符继超

  • 地址 100083 北京市海淀区北四环中路211号

  • 入库时间 2023-06-19 14:28:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    公开

    发明专利申请公布

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