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一种基于矩形可变形卷积的遥感图像目标检测方法
摘要文本
本发明公开了一种基于矩形可变形卷积的遥感图像目标检测方法,属于目标检测技术领域,包括利用遥感图像目标检测数据集训练改进的Oriented RCNN模型;其中,设计矩形可变形卷积替换卷积神经网络中的一般卷积,在特征金字塔网络中加入了高级和低级特征融合模块并应用子像素卷积生成高分辨率特征图,删除检测头的两个共享的全连接层并在分类和回归分支分别使用适配网络,得到改进的Oriented RCNN模型;将改进的Oriented RCNN模型用于遥感图像目标检测中。本发明使用了矩形可变形卷积能够更好地适应遥感图像目标的几何变换,特征融合模块用于检索尺度较小的目标。本发明可获得更好的目标检测精度。
申请人信息
- 申请人:北京信息科技大学
- 申请人地址:100192 北京市海淀区清河小营东路12号
- 发明人: 北京信息科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于矩形可变形卷积的遥感图像目标检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410009296.7 |
| 申请日 | 2024/1/4 |
| 公告号 | CN117710661A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06V10/25 |
| 权利人 | 北京信息科技大学 |
| 发明人 | 滕尚志; 吕学强; 韩晶; 游新冬 |
| 地址 | 北京市海淀区清河小营东路12号北京信息科技大学光电学院 |
专利主权项内容
1.本发明的一种基于矩形可变形卷积的遥感图像目标检测方法,其特征在于,包括:获取并处理遥感图像数据集,对遥感图像数据集进行划分;利用遥感图像数据集训练改进的Oriented RCNN模型;所述改进的Oriented RCNN模型是指用矩形可变形卷积替换卷积神经网络中的一般卷积,在特征金字塔网络中加入了高级和低级特征融合模块,删除检测头的两个共享的全连接层并在分类和回归分支分别使用适配网络,得到改进的Oriented RCNN模型;根据训练集训练网络模型并更新参数,然后在测试集上提取图像特征并进行测试。