一种基于代表特征的遥感图像中的密集目标检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110725564.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113536986A | 公开（公告）日 | 2021-10-22 |
| 申请公布号 | CN113536986A | 申请公布日 | 2021-10-22 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 胡凡;方效林;吴文甲;杨明;罗军舟 | 申请（专利权）人 | 南京逸智网络空间技术创新研究院有限公司 |
| 代理机构 | 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人 | 罗运红 |
| 地址 | 210012 江苏省南京市雨花台区大周路34号科创城B3栋 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于代表特征的遥感图像中的密集目标检测方法，包括：构建特征提取网络、特征金字塔网络、初步预测网络和最终预测网络，将待检测遥感图像依次输入到特征提取网络和特征金子塔网络中；将初步特征图输入到初步预测网络中，在数据集所有类别中选取每个类别语义信息的代表特征和各个类别在整张特征图中代表置信度；将初步预测网络输出的特征图输入到最终预测网络中，计算同类别的代表特征与最终特征图相同位置特征向量之间的相似度；以相似度为权重，在困难正样本分类置信度基础上自适应提升分类置信度。本发明利用代表特征和代表置信度自适应提升了困难正样本分类置信度，提升了遥感图像密集场景下的困难正样本的分类能力。 |
