[发明专利]基于模板匹配和注意力机制的少样本弱小目标检测方法有效
| 申请号： | 202110796466.7 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113408549B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 李甫;张伟;谢玉圣;钱若浩;牛毅;李阳;谢雪梅;石光明 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于模板匹配和注意力机制的少样本弱小目标检测方法，解决现有目标检测算法对于训练集样本数量需求大，在复杂场景下对小目标检测效果差的问题。本发明的步骤为：挑选出少量训练图片和一张模板图片；使用匹配卷积核生成网络生成匹配卷积核，使用匹配卷积核进行模板匹配；使用特征金字塔网络融合特征图；利用通道注意力模块和降噪模块串联处理特征图，增加特征图的有效通道响应；使用分类输出网络和坐标输出网络，得到检测网络预测结果，使用少量样本迭代更新网络权重。最后使用旋转矩形框对预测结果进行标注。本发明具有训练样本需求小，小目标检测效果好的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模板 匹配 注意力 机制 样本 弱小 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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