公开(公告)号：CN115082786B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202210638311.5

申请日：2022-06-07

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李骜 ,  牛宇童 ,  王卓 ,  孙悦恭 ,  王子臻

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 一种少量标记条件下的遥感图像目标检测方法，属于遥感图像智能处理技术领域，该方法以一阶段检测框架为基础结构，使用具有残差结构的卷积神经网络作为特征提取网络，并通过特征金字塔网络获取多尺寸特征图，充分利用特征信息；使用旋转边界框作为检测器输出，可以在鸟瞰图像上准确划分前景背景；此外，使用模型无关的元学习方法MAML对区域推荐网络进行元知识更新，推荐每个特征点位置可能包含目标的锚框；检测网络以推荐出的锚框为基准计算检测结果；经过元知识更新步骤，区域推荐网络学习到了同分布检测任务的先验知识，所以网络经过未见类小样本微调，即可得出准确的未见类目标检测结果。

公开(公告)号：CN115082786A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210638311.5

申请日：2022-06-07

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李骜 ,  牛宇童 ,  王卓 ,  孙悦恭 ,  王子臻

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 一种少量标记条件下的遥感图像目标检测方法，属于遥感图像智能处理技术领域，该方法以一阶段检测框架为基础结构，使用具有残差结构的卷积神经网络作为特征提取网络，并通过特征金字塔网络获取多尺寸特征图，充分利用特征信息；使用旋转边界框作为检测器输出，可以在鸟瞰图像上准确划分前景背景；此外，使用模型无关的元学习方法MAML对区域推荐网络进行元知识更新，推荐每个特征点位置可能包含目标的锚框；检测网络以推荐出的锚框为基准计算检测结果；经过元知识更新步骤，区域推荐网络学习到了同分布检测任务的先验知识，所以网络经过未见类小样本微调，即可得出准确的未见类目标检测结果。