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申请/专利权人：航天恒星科技有限公司
摘要：本发明涉及一种利用旋转框表示的遥感目标检测方法，包括如下步骤：步骤1：对样本标签中给定的旋转框四个顶点，转换为水平竖直框及旋转参数的表示；步骤2：获取特征图；步骤3：在步骤2中获取的特征图上采样；步骤4：在步骤3获取的特征图上选取关键点，并构建目标分类、矩形框长宽回归及旋转角度回归三个网络分支；步骤5：融合目标分类、矩形框长宽回归两个子网络的特征，对旋转角度回归分支修正；步骤6：通过网络训练，获取目标分类、矩形框长宽回归及旋转角度回归结果；步骤7：结合步骤6的结果，利用几何变换，获得目标旋转框。本发明有效提高了回归的精度，进而提高了检测的准确度。
主权项：1.一种利用旋转框表示的遥感目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对样本标签中给定的旋转框四个顶点，通过几何变换的方式，转换为水平竖直框及旋转参数的表示；步骤2：利用卷积神经网络作为特征提取主干网络，获取特征图；步骤3：利用特征金字塔网络FPN在步骤2中获取的特征图上采样；步骤4：在步骤3获取的特征图上选取关键点，并构建目标分类、水平竖直框长宽回归及旋转角度回归三个网络分支；步骤5：融合目标分类、水平竖直框长宽回归两个子网络的特征，对旋转角度回归分支修正；按如下过程进行：步骤5.1针对三个分支网络，进行空洞卷积，获取三个网络分支；步骤5.2用1×1卷积将目标分类网络分支与HBB回归分支的融合，得到特征图Fm；步骤5.3利用三个卷积层fFm，gFm，hFm将Fm投影到三个空间，以此构建注意力机制网络结构；其中fFm和gFm利用softmax函数构建注意力特征图γ：γ＝softmaxfFmTgFmhFm用来获取原始的特征图；步骤5.4构建注意力层Θ＝θ1，θ2，...θq，...，θN，为保留原始特征图防止梯度消失，利用凸函数权重融合注意力层特征及原特征，得到最终特征图：Y＝Θ+λFm；θq的计算方式为： 其中p和q代表fFmTgFm输出矩阵的行和列；步骤6：通过网络训练，获取目标分类、水平竖直框长宽回归及旋转角度回归结果；步骤7：结合步骤6的结果，利用几何变换，获得目标旋转框。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 航天恒星科技有限公司 一种利用旋转框表示的遥感目标检测方法
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