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申请/专利权人：上海海洋大学
摘要：本发明公开了一种基于边缘增强的跨尺度CNN舰船识别方法，属于计算机视觉技术领域。包括：建立舰船目标识别数据集与构建舰船识别模型，所建模型包含对影像进行预处理与识别网络两部分，其中识别网络以YOLOX网络为基础，在其主干网络中每个CSPLayer后增加注意力机制模块，在颈部金字塔网络中每个Concat+Csplayer结构之间增加跨尺度特征增强模块；使用舰船目标识别数据集完成对舰船识别模型的训练。本发明通过超分辨率重建与轮廓信息增强结合的预处理模块，提高了中低分辨率影像的舰船特征信息；通过在识别网络中添加注意力机制与跨尺度特征增强模块，提取高质量样本特征，并从多尺度获取目标特征来增强跨尺度信息，提高目标识别率。
主权项：1.一种基于边缘增强的跨尺度CNN舰船识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1收集影像数据，建立舰船目标识别数据集；2构建舰船识别模型，所述舰船识别模型包括预处理模块和识别网络；所述预处理模块包括超分辨率重建、边缘侧窗滤波和边缘轮廓提取；所述识别网络以YOLOX网络为基础，在其主干网络中在每一个卷积块后增加一个注意力机制模块，在颈部金字塔网络中的每一个Concat+Csplayer结构之间增加基于空洞卷积的跨尺度特征增强模块；3使用所述舰船目标识别数据集对所述舰船识别模型进行训练，得到训练好的所述舰船识别模型；4获取待识别影像，使用所述舰船识别模型进行图像识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海海洋大学 一种基于边缘增强的跨尺度CNN舰船识别方法
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