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申请/专利权人：北方工业大学
摘要：本发明公开了一种复杂云况背景下的光学遥感图像船舶检测方法，包括以下步骤，将图像输入主干特征提取网络，首先通过普通卷积层进行初步特征提取，降低图像尺寸的同时提升图像维度。然后，通过基于Mish激活函数的轻量化卷积模块Mish‑DepthwiseSeparableConvolutionblock,MD‑block和基于自注意力机制的全局特征提取模块MobileVITblock,MV‑block交叉作用，进行深层次的全局特征提取，以生成特征聚合的特征图。而完成主干特征提取步骤后，特征图将进入基于双向协调注意力机制的特征融合网络，通过双向注意力充分融合低层特征的细节信息和高层特征的语义信息，加强重要特征权重的同时弱化背景信息，从而提高复杂背景下的船舶目标检测性能。
主权项：1.一种复杂云况背景下的光学遥感图像船舶检测方法，其特征在于：包括以下步骤，以YOLOv5的网络架构为基础，将图像输入主干特征提取网络，通过YOLOv5的Cutout、Mosaic数据增强方式进行图像增强，而后将增强后的图像输入至网络中，利用Conv进行初步特征提取，降低图像尺寸的同时提升图像维度，再经过MD-block与MV-block的交叉作用进行深层次的全局特征提取，以生成特征聚合的featuremap，完成主干特征提取步骤后，特征图将进入基于双向协调注意力机制的特征融合网络，通过双向注意力充分融合低层特征的细节信息和高层特征的语义信息，加强重要特征权重的同时弱化背景信息，最后，将融合后的特征图输入YOLOHead得到检测结果，完成全部检测流程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 一种复杂云况背景下的光学遥感图像船舶检测方法
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