龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于掩码恢复强化的低分辨率弱小目标检测方法及系统，该系统包括：步骤1：对未标注的图像样本集进行随机掩码处理；步骤2：采用自监督目标函数对步骤1得到的随机掩码后的图像数据集进行批次编码及解码重构的迭代训练，得到预训练模型；步骤3：少量标注样本；步骤4：构建基于Transformer的双阶段目标检测网络模型；步骤5：构建并训练基于Transformer的双阶段目标检测网络模型；步骤6：利用训练好的基于Transformer的双阶段目标检测网络模型，对待进行目标检测的图像经过大面积随机掩码后的图像，进行目标检测。该方法使得即使在少量标注情况下，也可实现对图像高精度检测。
主权项：1.一种基于掩码恢复强化的低分辨率弱小目标检测方法，其特征在于，包括：步骤1：对未标注的图像样本集进行随机掩码处理，得到随机掩码后的图像数据集；步骤2：以将掩码后图像恢复至原清晰度图为目标，采用自监督目标函数对步骤1得到的随机掩码后的图像数据集进行批次编码及解码重构的迭代训练，得到预训练模型；步骤3：对步骤1中未标注的图像样本集中10%-30%的样本数据进行标注处理，得到少量标注样本集；步骤4：提取步骤2中预训练模型的骨干网络部分，并使用提取的骨干网络与定位分类集成的目标检测头，构建一个基于Transformer的双阶段目标检测网络模型；步骤5：利用步骤4中搭建的基于Transformer的双阶段目标检测网络模型，对步骤3得到的少量标注样本集进行检测，通过迭代训练，得到训练好的基于Transformer的双阶段目标检测网络模型；步骤6：利用训练好的基于Transformer的双阶段目标检测网络模型，对待进行目标检测的图像经过大面积随机掩码后的图像，进行目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于掩码恢复强化的低分辨率弱小目标检测方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号