[发明专利]M-F-Y型轻量化卷积神经网络的高分辨率遥感影像目标检测方法有效
| 申请号： | 202010437866.4 | 申请日： | 2020-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN111666836B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 张菁;田吉淼;赵晓蕾;卓力 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | M‑F‑Y型轻量化卷积神经网络的高分辨率遥感影像目标检测方法属于遥感领域。本发明首先在轻量化卷积神经网络(CNN)模型MobileNetV3‑Small的基础上构建特征金字塔网络结构FPN，对高分辨率遥感影像提取并融合多尺度深度特征，联合利用YOLOv3tiny目标检测框架构建M‑F‑Y型轻量化卷积神经网络；之后通过构建互补注意力网络结构，抑制复杂背景同时提升对目标的空间位置信息的关注；最后使用基于迁移学习的滤波器嫁接策略训练模型，实现高分辨率遥感影像目标检测。本发明可以在提高高分辨率遥感影像目标检测准确率同时，通过更少的参数量以及更低的延迟减少对平台高速计算力的约束，为高分辨率遥感影像目标检测的实用化提供技术积累。 | ||
| 搜索关键词： | 量化 卷积 神经网络 高分辨率 遥感 影像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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