基于多尺度特征融合和特征增強(qiáng)的遙感圖像目標(biāo)檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210614648.2 申請日 -
公開（公告）號 CN114708511A 公開（公告）日 2022-07-05
申請公布號 CN114708511A 申請公布日 2022-07-05
分類號 G06V20/10（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 符穎;王坤;文武;吳錫;周激流 申請（專利權(quán)）人 成都信息工程大學(xué)
代理機(jī)構(gòu) 成都智涌知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 -
地址 610200四川省成都市西南航空港經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)學(xué)府路1段24號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于多尺度特征融合和特征增強(qiáng)的遙感圖像目標(biāo)檢測方法，采用自適應(yīng)多尺度特征融合模塊進(jìn)行特征融合，融合過程中同時(shí)采用更多的橫向連接，增加相鄰特征之間的交流，充分利用提取的多尺度特征，豐富特征信息，同時(shí)增加跳躍連接，讓原始特征參與融合過程，提升網(wǎng)絡(luò)的多尺度特征表達(dá)能力。注意力特征增強(qiáng)模塊中不同擴(kuò)張率的多分支空洞卷積以獲取不同大小的感受野，當(dāng)遙感圖像中存在不同大小的物體時(shí)，可以同時(shí)提取不同尺度目標(biāo)的特征，提高網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)尺度的泛化能力，并采用混合注意力機(jī)制模塊，弱化背景和噪聲信息的同時(shí)增強(qiáng)目標(biāo)的特征信息。