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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明提供一种基于注意力机制和多尺度特征融合的SAR舰船检测方法。该方法设计了一种注意力特征融合网络WEF‑Net作为目标检测网络中的颈部网络来平衡深层和浅层不同分辨率的特征图；WEF‑Net包括平衡特征模块BFM和特征增强融合FEF模块，BFM中包括协调注意力机制CA模块，以便基于注意力机制对主干网络输出的不同大小的特征图进行处理以生成感受野平衡的全局特征，FEF模块根据主干网络输出的不同大小的特征图和BFM输出的全局特征来平衡特征金字塔不同层次的语义信息以生成不同大小的融合后特征图。本发明可以增强和提升具有复杂背景的多尺度特征图的融合，提升模型的检测精度。
主权项：1.一种基于注意力机制和多尺度特征融合的SAR舰船检测方法，其特征在于，包括：步骤1：构建目标检测网络，所述目标检测网络包括基于CSPDarknet53架构的主干网络、注意力特征融合网络WEF-Net和预测头；其中，所述主干网络提取输入的SAR图像的特征以生成不同大小的特征图，所述WEF-Net包括平衡特征模块BFM和特征增强融合FEF模块，所述BFM中包括协调注意力机制CA模块，以便基于注意力机制对主干网络输出的不同大小的特征图进行处理以生成感受野平衡的全局特征，所述FEF模块根据主干网络输出的不同大小的特征图和BFM输出的全局特征来平衡特征金字塔不同层次的语义信息以生成不同大小的融合后特征图；所述预测头根据FEF模块输出的不同大小的融合后特征图进行舰船检测，得到检测结果；步骤2：对所述目标检测网络进行训练，得到训练好的目标检测模型；步骤3：将待检测SAR图像输入至训练好的目标检测模型，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 一种基于注意力机制和多尺度特征融合的SAR舰船检测方法
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