公开(公告)号：CN116342567A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310341017.2

申请日：2023-03-31

Applicant: 中国科学院半导体研究所

Inventor： 崔梦华 ,  陈刚 ,  龚国良 ,  鲁华祥

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/70

Abstract: 本公开提供一种遥感目标检测方法及装置，涉及计算机视觉领域，该方法包括：通过初始目标检测网络获得所述样本的样本预测信息；利用样本预测信息获得所述初始目标检测网络的网络损失；利用网络损失进行网络训练，获得目标检测网络；将所述检测目标的图像输入所述目标检测网络获得所述检测目标的检测结果。本公开使用了基于无锚机制的分支通信方式有效改善了网络对小目标的漏检现象，加快网络的收敛速度，提高了检测精度。

公开(公告)号：CN116091942A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310168407.4

申请日：2023-02-16

Applicant: 中国科学院半导体研究所

Inventor： 崔梦华 ,  龚国良 ,  鲁华祥

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种特征增强与融合的小目标检测方法，包括：将预设尺寸的小目标图像输入Focus网络之后，进行卷积计算，得到初始特征图；将初始特征图输入浅层特征增强网络结构，得到N组浅层特征图；将第N个浅层特征增强网络模块输出的浅层特征图输入深层特征提取网络结构，得到深层特征图；深层特征图输入跨层特征融合网络结构，得到N组特征融合图，跨层特征融合网络结构包括N个依次连接的跨层特征融合模块，第k个跨层特征融合模块将上一跨层特征融合模块输出的特征融合图和第N—k+1个浅层特征增强网络模块输出的浅层特征图融合；基于目标检测器对深层特征图和N组特征融合图进行目标检测，定位小目标。该方法可实现小目标的高精度检测。