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申请/专利权人：自然资源部国土卫星遥感应用中心
摘要：本发明公开了一种双边融合及轻量化网络改进的辐射异常目标检测方法，属于计算机视觉领域，在Backbone主干网络引入的EfficientNet网络基础上加入全局平均池化和Softmax分类进行处理，提升了各类辐射异常检测的鲁棒性。在Neck颈部连接引入的Light‑BiFPN特征融合网络双向融合两个尺度的特征图来恢复原始图像分辨率信息，并生成检测结果；以综合交叉熵损失和均方误差损失函数为目标训练网络，使用准确率和mAP评价网络性能。本发明有效地提高了图像遥感图像检测的准确率。
主权项：1.一种双边融合及轻量化网络改进的辐射异常目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、将输入图像经过多层卷积网络，对输入图像信息进行特征编码；S2、提取基础深度特征并利用Light-BiFPN特征融合网络融合，再与基础层特征图进行信息融合，恢复原始图像分辨率信息，并生成检测结果；S3、以二元交叉熵损失函数和均方误差损失函数作为置信度损失函数和分类损失函数、CIOU作为定位损失函数，并以置信度损失函数、分类损失函数和定位损失函数目标训练网络，使用准确率和mAP评价网络性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部国土卫星遥感应用中心 一种双边融合及轻量化网络改进的辐射异常目标检测方法
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