针对基于深度学习目标旋转框检测的池化方法和系统
基本信息
| 申请号 | CN202110263112.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112633265A | 公开（公告）日 | 2021-04-09 |
| 申请公布号 | CN112633265A | 申请公布日 | 2021-04-09 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/08;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王超伦 | 申请（专利权）人 | 耕宇牧星（北京）空间科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京华创智道知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 彭随丽 |
| 地址 | 100080 北京市海淀区地锦路9号院14号楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种针对基于深度学习目标旋转框检测的池化方法和系统，其中，基于深度学习目标旋转框检测的池化方法，包括：构建适应于旋转框目标检测的神经网络；提取图像中目标的特征；在所述神经网络中添加十字池化和星型池化，得到特征图；对得到的特征图进行旋转框标定物体的分类和角度回归，输出检测结果。根据本发明的基于深度学习目标旋转框检测的池化方法，充分利用了光学遥感图像中目标的分布特性和鸟瞰特性，可以对已有的利用神经网络对图像进行有效的旋转框检测，通过更改RPN的池化结构，即可实现更精确的旋转框目标检测效果。 |
