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一种基于空间层次感知模块和度量学习的遥感图像目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于空间层次感知模块和度量学习的遥感图像目标检测方法,解决在复杂环境下目标特征不明显以及类内目标特征差距大的目标检测问题。主要包括如下步骤:(a)构建预训练数据集;(b)利用空间层次感知模块构建特征金字塔;(c)对输入图像上的区域进行前景和背景的分类和定位;(d)对可能的目标特征进行分类和定位;(e)进行在线难样本挖掘;(f)利用度量学习拉近相同类别难样本特征之间的距离;(g)计算总损失,更新目标检测模型参数。本发明提出的辅助损失,通过度量学习可以拉近相同类别特征之间的距离,使得类内的目标更加容易识别,减少因类内目标特征差异过大造成的检测错误。

著录项

  • 公开/公告号CN111242026B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国矿业大学;

    申请/专利号CN202010030042.5

  • 申请日2020-01-13

  • 分类号G06V20/13;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;

  • 代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人刘珊珊

  • 地址 221008 江苏省徐州市铜山区大学路中国矿业大学科研院

  • 入库时间 2022-09-06 00:34:47

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