申请/专利权人:无锡学院
申请日:2023-11-09
公开(公告)日:2024-02-06
公开(公告)号:CN117523394A
主分类号:G06V20/10
分类号:G06V20/10;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/40;G06N3/0464;G06N3/0985
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开
摘要:本发明公开了一种基于聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法,包括步骤如下:S1,获取SAR图像数据集,对SAR图像数据集进行预处理后按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集;S2,搭建SAR船舰检测网络,所述SAR船舰检测网络包括依次连接的主干网络、Neck网络、探测头部分,其中主干网络和Neck网络协同处理特征图;S3,将训练集和验证集输入SAR船舰检测网络中训练,计算CIOU损失函数并进行反向传播,更新网络参数,获取最佳参数模型;S4,将测试集输入到训练好的最佳参数模型中,输出SAR图像的精确识别图。本发明能有效应对合成孔径雷达船舰检测中存在的问题,并提供高精度的检测方法。
主权项:1.一种基于聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法,其特征在于,包括步骤如下:S1,获取SAR图像数据集,对SAR图像数据集进行预处理后按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集;S2,搭建SAR船舰检测网络,所述SAR船舰检测网络包括依次连接的主干网络、Neck网络、探测头部分,其中主干网络和Neck网络协同处理特征图;S3,将训练集和验证集输入SAR船舰检测网络中训练,计算CIOU损失函数并进行反向传播,更新网络参数,获取最佳参数模型;S4,将测试集输入到训练好的最佳参数模型中,输出SAR图像的精确识别图。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 无锡学院 一种基于聚合特征增强网络的SAR船舰检测方法
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