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長光衛(wèi)星申請基于深度學(xué)習(xí)和多尺度特征融合的在軌遙感目標(biāo)檢測方法專利提高了模型的檢測性能

2024-12-12 

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長光衛(wèi)星申請基于深度學(xué)習(xí)和多尺度特征融合的在軌遙感目標(biāo)檢測方法專利提高了模型的檢測性能(圖1)

  金融界2024年12月12日消息,國家知識產(chǎn)權(quán)局信息顯示,長光衛(wèi)星技術(shù)股份有限公司申請一項名為“一種基于深度學(xué)習(xí)和多尺度特征融合的在軌遙感目標(biāo)檢測方法”的專利,公開號 CN 119107527 A,申請日期為2024年8月。

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  專利摘要顯示,本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和多尺度特征融合的在軌遙感目標(biāo)檢測方法,包括以下步驟:獲取遙感影像多尺度融合特征;空間通道特征交互處理;基于EWD聯(lián)合損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。本發(fā)明的方法,在YOLOV5的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出一種基于多尺度特征融合的遙感圖像目標(biāo)檢測模型MF?YOLO,擴(kuò)展了模型多層次感受野,提高了主干網(wǎng)絡(luò)提取多維特征、獲取目標(biāo)區(qū)域細(xì)節(jié)信息的能力;在主干網(wǎng)絡(luò)連接層設(shè)計了一個空間通道特征交互模塊SCFAM,在不增加網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的情況下,提高了模型對顯著性區(qū)域的定位能力;此外還設(shè)計了一個EWD損失函數(shù),降低了模型對目標(biāo)位置輕微變化的敏感性,引導(dǎo)模型區(qū)分密集重疊目標(biāo),提高了模型的檢測性能。

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