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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本申请提供联合多尺度特征和自适应策略的遥感图像目标检测方法，方法包括：步骤A，对原始遥感图像中检测框的宽高进行k‑means++聚类，确定不同的K值，得到合适的锚框；步骤B，构建整体神经网络架构的；神经网络从输入端到输出端分为主干网络,特征聚合网络和检测头；步骤C，采用改进的主干网络即特征提取网络，提取图像中多尺度的特征层；步骤D，结合聚集‑分配机制和YOLOv7网络所特有的多分支堆叠模块，构建全新的特征聚合网络；步骤E，引入归一化Wasserstein损失，采用合适的调制系数，进行混合损失训练。本申请优化后的锚框尺寸经过改进后的网络能够有效地提高遥感图像中目标的检测精度。
主权项：1.联合多尺度特征和自适应策略的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A，对原始遥感图像中检测框的宽高进行k-means++聚类，使用交并比距离采取肘部法则确定不同的K值，得到与数据集实际分布大小紧密一致的锚框；步骤B，构建整体神经网络架构的；神经网络从输入端到输出端分为主干网络backbone,特征聚合网络Neck和检测头Head；步骤C，采用改进的主干网络即特征提取网络backbone，提取图像中多尺度的特征层；步骤D，结合聚集-分配机制和YOLOv7网络所特有的多分支堆叠模块，构建全新的特征聚合网络；步骤E，通过引入归一化Wasserstein损失，采用合适的调制系数IoU-ratio，进行混合损失训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 联合多尺度特征和自适应策略的遥感图像目标检测方法
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