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申请/专利权人：中国人民解放军海军潜艇学院
摘要：本发明公开了基于新型颈网络和损失函数的小型船舶检测方法及系统，属于SAR图像小目标检测技术领域，包括：将YOLOX模型的颈网络进行改进，通过SAM模块收集和融合来自不同级别的信息后并分发到不同级别，增强颈网络的信息融合能力，同时，对YOLOX模型的损失函数的定位损失进行改进，通过增加增益函数，使得小型船舶的监督信号将更加充分；依据改进后的YOLOX模型，对SAR图像中的小型船舶进行目标检测；本发明新设计的颈部网络实现了高效的信息交换与融合，提高了原有网络的颈部的融合能力，有助于检测小目标。新设计的损失函数通过自适应调整定位损耗增益，提高了小型船舶检测算法的优化效果。
主权项：1.基于新型颈网络和损失函数的小型船舶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：将YOLOX模型的颈网络进行改进，通过SAM模块收集和融合来自不同级别的信息后并分发到不同级别，增强所述颈网络的信息融合能力，所述SAM模块由Conv卷积、Sigmoid激活函数、UpSampling上采样、DownSampling下采样和RepConv单元组成；同时，对所述YOLOX模型的损失函数的定位损失进行改进，通过增加增益函数，使得小型船舶的监督信号将更加充分；在对定位损失进行改进的过程中，增益函数ft表示为： 式中，t表示地面实况边界盒的面积，τ表示小型船舶损失与总损失的比率,w表示阈值；依据改进后的YOLOX模型，对SAR图像中的小型船舶进行检测；在对颈网络进行改进的过程中，通过所述SAM模块，获取局部特征和全局特征，在全局特征中使用两个不同的卷积进行计算，使用平均池或双线性插值来缩放全局特征，并在每次注意力融合结束时，添加RepConv以进一步提取和融合信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军潜艇学院 基于新型颈网络和损失函数的小型船舶检测方法及系统
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