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公开(公告)号：CN113313118A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110712902.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于多尺度特征融合的自适应可变占比目标检测方法，属于目标检测技术领域，本发明为解决待测目标是小目标情况下，小目标在特征图上尺寸过小，学习过程中易被大目标主导，导致小目标检测效果较差的问题。它包括：可变占比图像生成器将原始数据生成不同大小的目标数据，然后将目标数据输送至特征提取网络，特征提取网络对特征进行提取，然后将提取的特征输送至多尺度特征生成器，多尺度特征生成器产生三个尺度的特征图，所述三个尺度特征图包括小特征图、中特征图和大特征图，将三个尺度的特征图输送至多尺度预测框中，多尺度预测框对三个尺度的特征图分别生成预测框，预测框内即为目标检测结果。本发明用于目标检测，尤其适用于小目标的目标检测。
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公开(公告)号：CN113221775B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110545880.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06K9/62
Abstract: 单阶段任意四边形回归框大长宽比目标遥感图像检测方法，属于遥感图像技术领域，为解决遥感图像为俯瞰视角，无法采用水平框对大长宽比目标进行准确定位的问题。它基于单阶段目标检测框架，能够回归任意四边形；过程包括：利用特征金字塔网络结构，对目标遥感图像三个特征层分别进行特征提取，并对提取特征进行融合；采用任意四边形框对目标遥感图像的目标位置进行回归计算，获取任意四边形的候选框，同时获得分类结果和置信度得分；合并三个尺度上置信度得分高的候选框，还原到原始尺寸，计算每个类别候选框之间的交并比，采用解决任意四边形的非极大值抑制算法去掉多余候选框，获得最终检测结果。本发明用于对大长宽比的目标遥感图像进行检测。
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公开(公告)号：CN113313207A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110714354.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种类别真值约束分类函数的样本不平衡目标检测方法，属于遥感图像技术领域，本发明为解决大规模数据集的目标检测存在分类不准确、不同目标分类之间的目标数目不平衡的问题。它包括：将输入的数据集进行非均匀采样，采样过程中依据各类别数据集的数目进行采样频率的调整；将采样后的数据输入到深度学习目标检测算法模型中进行训练，充分学习各类别的特征信息；优化深度学习目标检测算法模型中检测头部位的归一化指数函数，在归一化指数函数中引入类别真值约束的分类函数，输出目标检测结果。本发明用于大规模数据集的目标检测。
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公开(公告)号：CN113221775A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110545880.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 单阶段任意四边形回归框大长宽比目标遥感图像检测算法，属于遥感图像技术领域，为解决遥感图像为俯瞰视角，无法采用水平框对大长宽比目标进行准确定位的问题。它基于单阶段目标检测框架，能够回归任意四边形；过程包括：利用特征金字塔网络结构，对目标遥感图像三个特征层分别进行特征提取，并对提取特征进行融合；采用任意四边形框对目标遥感图像的目标位置进行回归计算，获取任意四边形的候选框，同时获得分类结果和置信度得分；合并三个尺度上置信度得分高的候选框，还原到原始尺寸，计算每个类别候选框之间的交并比，采用解决任意四边形的非极大值抑制算法去掉多余候选框，获得最终检测结果。本发明用于对大长宽比的目标遥感图像进行检测。
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