-
公开(公告)号：CN116416468B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310376226.0
申请日：2023-04-11
Applicant: 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构搜索的SAR目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括以下步骤：将SAR图像数据输入至基于神经架构搜索的SAR目标检测模型，输出SAR目标检测结果；包括基于主干网络搜索器的多个搜索层对SAR图像数据进行特征提取；基于Neck模块将提取的特征进行整合；基于Head模块对整合后的特征进行预测，得到SAR目标检测结果。本发明提出了一种基于神经架构搜索的SAR目标检测模型，能自动化的设计得到适合于当前SAR目标检测任务的高精度、轻量化模型，大大减轻人工设计负担。
-
公开(公告)号：CN114119582B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111455414.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，采用无锚框目标检测算法YOLOX作为基本框架，从轻量级的角度重构了特征提取骨干网络，将MobilenetV2中的深度可分离卷积替换成1个普通卷积和一个深度可分离卷积。特征图经过普通卷积通道数降为原来的一半，深度可分离卷积进一步提取普通卷积输入的特征，最后两者相拼接。此外通过设置注意增强CSEMPAN模块，采用整合通道和空间注意机制来突出SAR目标独特的强散射特性。并针对SAR目标的多尺度和强稀疏特性，设计不同扩张率的卷积增强接受域，使用ESPHead提高模型从不同尺度目标中提取重要信息的能力，进一步提高检测性能。
-
公开(公告)号：CN116416468A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310376226.0
申请日：2023-04-11
Applicant: 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构搜索的SAR目标检测方法，涉及目标检测技术领域，包括以下步骤：将SAR图像数据输入至基于神经架构搜索的SAR目标检测模型，输出SAR目标检测结果；包括基于主干网络搜索器的多个搜索层对SAR图像数据进行特征提取；基于Neck模块将提取的特征进行整合；基于Head模块对整合后的特征进行预测，得到SAR目标检测结果。本发明提出了一种基于神经架构搜索的SAR目标检测模型，能自动化的设计得到适合于当前SAR目标检测任务的高精度、轻量化模型，大大减轻人工设计负担。
-
公开(公告)号：CN114119582A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111455414.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，采用无锚框目标检测算法YOLOX作为基本框架，从轻量级的角度重构了特征提取骨干网络，将MobilenetV2中的深度可分离卷积替换成1个普通卷积和一个深度可分离卷积。特征图经过普通卷积通道数降为原来的一半，深度可分离卷积进一步提取普通卷积输入的特征，最后两者相拼接。此外通过设置注意增强CSEMPAN模块，采用整合通道和空间注意机制来突出SAR目标独特的强散射特性。并针对SAR目标的多尺度和强稀疏特性，设计不同扩张率的卷积增强接受域，使用ESPHead提高模型从不同尺度目标中提取重要信息的能力，进一步提高检测性能。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.03 seconds)
