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公开(公告)号：CN119559499A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411593334.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于多模型集成和渐进式预测的遥感图像目标检测识别方法，属于目标探测与识别技术领域。方法如下：将数据集分成训练集和验证集，将训练集训练得到输入数据；将输入数据输入网络中获得不同层级的特征图，将不同层级的特征图输入到网络上，得到模型A；将输入数据输入网络中得到高层次的特征图，将高层次的特征图输入到网络上，得到模型B；使用模型A和模型B构建多模型集成预测框架，输出目标检测识别结果。本发明在网络训练过程中充分结合了多样性训练增广策略以获取更为多样性的训练样本，提升模型泛化能力；相较于单一模型预测可提升mAP 10％以上，能够充分挖掘现有检测方法对于遥感目标检测识别的潜力。
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公开(公告)号：CN117557857B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311574622.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种结合渐进式引导蒸馏和结构重构的检测网络轻量化方法，所述方法把MobileNet v3Block中的SE注意力机制替换为CBAM注意力机制，从空间和通道两个方面提升特征显著性，然后将目标检测网络中的卷积模块替换为改进后的MobileNet v3Block模块；再通过基于批归一化的剪枝方剔除重要性低的冗余通道，以进一步提升模型的轻量程度。本发明将渐进式引导蒸馏从图像分类任务扩展到目标检测任务，改进基于主干特征映射的知识蒸馏方法，通过教师网络提供先验知识，使用教师网络的中间表示特征作为提示辅助训练，以助教网络作为媒介平衡学生网络的检测精度和速度。
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公开(公告)号：CN119559499B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411593334.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于多模型集成和渐进式预测的遥感图像目标检测识别方法，属于目标探测与识别技术领域。方法如下：将数据集分成训练集和验证集，将训练集训练得到输入数据；将输入数据输入网络中获得不同层级的特征图，将不同层级的特征图输入到网络上，得到模型A；将输入数据输入网络中得到高层次的特征图，将高层次的特征图输入到网络上，得到模型B；使用模型A和模型B构建多模型集成预测框架，输出目标检测识别结果。本发明在网络训练过程中充分结合了多样性训练增广策略以获取更为多样性的训练样本，提升模型泛化能力；相较于单一模型预测可提升mAP 10％以上，能够充分挖掘现有检测方法对于遥感目标检测识别的潜力。
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公开(公告)号：CN117557857A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311574622.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种结合渐进式引导蒸馏和结构重构的检测网络轻量化方法，所述方法把MobileNet v3Block中的SE注意力机制替换为CBAM注意力机制，从空间和通道两个方面提升特征显著性，然后将目标检测网络中的卷积模块替换为改进后的MobileNet v3Block模块；再通过基于批归一化的剪枝方剔除重要性低的冗余通道，以进一步提升模型的轻量程度。本发明将渐进式引导蒸馏从图像分类任务扩展到目标检测任务，改进基于主干特征映射的知识蒸馏方法，通过教师网络提供先验知识，使用教师网络的中间表示特征作为提示辅助训练，以助教网络作为媒介平衡学生网络的检测精度和速度。
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