[发明专利]基于注意力机制的多尺度SAR图像识别方法及装置有效
| 申请号： | 201910630658.3 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110647794B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 翟懿奎;邓文博;徐颖;甘俊英;曾军英;应自炉;柯琪锐;周文略 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/25;G06V10/46;G06V10/764 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 孙浩 |
| 地址： | 529000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于注意力机制的多尺度SAR图像识别方法及装置，在SAR训练图像经过注意力预测子网、感兴趣区域定位子网和图像分类子网训练结合网络损失对整体的图像识别网络进行调整，大大调高了网络的性能；此外，通过注意力机制生成注意力预测图，定位SAR图像中最显著的特征部分，极大地消除了机器视觉中图像特征的冗余度，有效地确定感兴趣区域，减少图像噪声的干扰，大大地减少了图像处理时间，以及提高目标识别准确性，有利于下一步目标定位，整体上对网络识别速度有了显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 尺度 sar 图像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.基于注意力机制的多尺度SAR图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n训练步骤：输入SAR训练图像对原始的图像识别网络进行训练和调整，其中图像识别网络包括依次连接的注意力预测子网、感兴趣区域定位子网和图像分类子网；/n分类步骤：输入SAR待测图像至训练完成的图像识别网络处理输出分类结果；/n所述训练步骤包括：/n注意力预测：使SAR训练图像经过注意力预测子网处理得到注意力预测图，并计算注意力预测损失；/n初步定位：使SAR训练图像经过感兴趣区域定位子网结合注意力预测图处理得到初步定位SAR图像，并计算感兴趣区域定位损失；/n分类训练：使初步定位SAR图像经过图像分类子网处理输出分类结果，并计算分类损失；/n网络调整：根据注意力预测损失、感兴趣区域定位损失和分类损失计算网络损失并根据网络损失调整图像识别网络。/n
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