[发明专利]一种基于深度学习的光学遥感图像舰船检测与分割方法在审
| 申请号： | 202011080445.7 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112507777A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 黄波;吴了泥;何伯勇;林宇兴 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 赵红霞 |
| 地址： | 361000 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的光学遥感图像舰船检测与分割方法，其包括以下步骤：步骤一、读入图像数据，根据迁移学习方法对图像进行预处理；步骤二、搭建多分辨率并行卷积的骨干网络HRFPN提取图像特征图；步骤三、基于RPN生成舰船候选区域；步骤四、借鉴多任务级联检测的思想，添加语义分割分支，获取舰船的分类概率值、定位框和掩膜，并计算损失函数；步骤五、利用NMS方法得到精炼的检测结果。本发明的优点：本发明在深度神经网络目标检测和分割的基础上添加多分辨率并行卷积模块和多任务级联检测模块，有效的提高了光学遥感图像舰船检测和分割的精度，特别地，本发明对于小目标有较好的检测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 光学 遥感 图像 舰船 检测 分割 方法 | ||
【主权项】：
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