[发明专利]一种面向高分辨率光学遥感图像目标检测的自监督学习方法在审
| 申请号： | 202210513584.7 | 申请日： | 2022-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN114973008A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 杨文;张瑞祥;郭浩文;余淮;夏桂松 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向高分辨率光学遥感图像目标检测的自监督学习方法，通过设计针对遥感图像目标特性的一系列预测任务，在通用的图像级特征的自监督学习的基础上添加了对于目标级特征的自监督学习。融合了高分辨率光学遥感图像地物目标空间敏感、旋转敏感以及尺度不变性的主要特点，优化网络对于目标特征的提取能力，更好的适配下游的遥感图像目标检测任务。相对于通用的基于图像级特征的自监督学习方法，本发明公开的方法能够充分地挖掘更加细粒的目标级别的特征。本发明可以有效地应用到基于深度学习的遥感图像的目标检测任务中去，提高检测的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 高分辨率 光学 遥感 图像 目标 检测 监督 学习方法 | ||
【主权项】：
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