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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提供一种基于遥感影像的船只目标智能检测方法，将光学遥感影像输入到特征提取网络得到初步的特征提取结果；对初步提取到的特征输入到基于多层垂直注意力模块的特征金字塔网络，得到更加精细化的特征提取融合结果，再经过具有ECA注意力增强模块的head检测头，以实现对船只目标的分类检测和定位。相较于之前的光学遥感影像船只检测方法，本方案通过先对光学遥感影像完成初步的特征提取、然后利用基于多层垂直注意力模块的特征金字塔网络对提取到的初步提取结果进行精修，提高了船只的检测精度。
主权项：1.一种基于遥感影像的船只目标智能检测方法，其特征在于，包括：将光学遥感影像输入到特征提取网络，得到初步的特征提取结果；特征提取网络对输入的光学遥感影像进行特征提取，经过阶段1、阶段2、阶段3、阶段4处理后，分别获得原图分辨率大小12（）、14（）、18（）、116（）的初步特征提取结果；将初步特征提取结果中、、、的特征图，送入到基于多层垂直注意力模块的特征金字塔网络，完成不同分辨率特征图之间信息的融合与特征的精细化提取，输出精细化的特征提取结果，输出的特征图分别记为、、、；其中，多层垂直注意力模块的顶层只有特征提取网络提取的特征图一个输入，对提取的特征图进行1×1卷积处理得到，再对其经过一个自注意力机制模块SA处理得到，再与特征提取网络提取的特征图相加，然后经过3×3卷积处理，得到本层输出；除多层垂直注意力模块的顶层外，其他每层的输入包括特征提取网络提取的特征图和特征金字塔上层的融合特征图；特征提取网络输出的一层特征图进行1×1卷积处理得到，再经过一个自注意力机制模块SA得到，上层的融合特征图经过2倍上采样处理得到，两者输入到一个跨越注意力模块CA处理得到,后与特征提取网络提取的特征图相加，再经过3×3卷积处理，得到本层模块输出；将精细化后的特征提取结果中的特征图的分辨率大小进行调整，重构出金字塔结构，并将不同分辨率大小的特征图送入到分类分支前增加的一个ECA注意力增强模块的head预测头中，得到最终的船只检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于遥感影像的船只目标智能检测方法
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