公开(公告)号：CN115578649A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211330836.9

申请日：2022-10-27

Applicant: 中国科学院半导体研究所

Inventor： 李泽君 ,  窦润江 ,  周丹书 ,  刘力源 ,  吴南健 ,  刘剑

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明实施例提供一种基于特征金字塔区域提取网络的遥感图像目标检测方法，包括：获取待训练图像，将待训练图像输入预设的特征提取网络，提取待训练图像的不同尺寸的多个特征层；将多个特征层通过反卷积进行上采样后，和该特征层的上一个特征层进行融合，得到多个融合后的特征层；将多个融合后的特征层分别输入对应的检测头，获得每个检测头的初始分类分支特征图和初始回归分支特征图；将每个检测头的初始分类分支特征图和初始回归分支特征图相互关联，生成最终分类分支特征图和最终回归分支特征图；将最终分类分支特征图和最终回归分支特征图嵌入预设的双阶段检测网络，得到目标检测网络；将遥感图像输入目标检测网络，输出图像目标的检测结果。

公开(公告)号：CN115512241A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211353449.7

申请日：2022-11-01

Applicant: 中国科学院半导体研究所

Inventor： 周丹书 ,  窦润江 ,  李泽君 ,  刘力源 ,  吴南健 ,  刘剑

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明实施例提供一种针对大画幅稀疏样本遥感图像目标检测的数据增强方法及装置，涉及图像处理、目标检测技术领域。该方法完整的检测目标作为数据增强的拓展对象，确保从增加正样本同时输入更多的负样本进入网络训练，从而得到更准确的目标检测结果。由此，提高了背景的识别，减少误检率，提高了检测精度，并且利用图像上的混合区域，生成与原始目标图相似的特征图，使得检测精度提高，且容易实现，无需大量计算，不影响算法自身的鲁棒性。

公开(公告)号：CN116523842A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310342072.3

申请日：2023-03-31

Applicant: 中国科学院半导体研究所

Inventor： 周丹书 ,  李泽君 ,  窦润江 ,  刘力源 ,  吴南健 ,  刘剑

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40

Abstract: 本公开提供了一种遥感目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，可以应用于图像处理技术领域。该方法包括：利用卷积神经网络的不同特征提取支路对目标遥感图像进行特征提取，得到多个特征图；对多个特征图分别进行通道转换，得到与多个特征图分别对应的转换图，得到多个转换图；利用基于自注意力机制的网络对多个转换图和目标遥感图像进行特征提取，得到多个目标特征图；根据多个目标特征图，检测目标遥感图像中的目标对象。