[发明专利]可解释的基于高斯曲率的小目标检测方法在审
| 申请号： | 202310852539.9 | 申请日： | 2023-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN116883812A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 张铭津;臧璠;岳珂;左龙;郭杰;李云松;高新波 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/54 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种可解释的基于高斯曲率的小目标检测方法，主要解决现有方法检测准确率低的问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建可解释的基于高斯曲率的小目标检测模型：包括包括主干网络及与其并行排布的结构特征增强网络；初始化参数；对小目标检测模型进行训练；对小目标检测模型的参数进行更新；获取小目标检测结果。本发明中主干网络用来提取不同尺度的特征，结构特征增强网络中，结合数学理论构建高斯曲率引导的结构提取块，使得模型具有强可解释性，其通过高斯曲率计算有效提取纹理结构信息，特征融合块再将纹理结构信息与多尺度的特征信息进行融合，补偿主干网络中下采样操作丢失的目标特征，提高小目标检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 可解释 基于 高斯曲率 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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