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公开(公告)号：CN119006930B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411455790.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V20/60
Abstract: 本发明公开了一种长尾分布细粒度飞机识别方法，包括：设计动态特征幻觉模块，基于动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强特征空间中尾部类别的表示，得到长尾分布尾部类别样本数据；设计对比学习模块，基于对比学习模块通过最大化类间距离和最小化类内距离提取长尾分布尾部类别样本数据的判别特征，根据判别特征对遥感图像中飞机目标的细粒度目标进行检测，获得检测结果。本发明通过动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强了特征空间中尾部类别的表示，通过最大化类间距离和最小化类内距离来提取判别特征，实现了对飞机的准确识别。
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公开(公告)号：CN118941973B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411434113.2
申请日：2024-10-15
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了基于多任务强化学习自动剪枝方法的SAR舰船目标检测方法及系统，涉及SAR舰船目标检测领域，其中方法包括：采集包含待检测目标舰船的SAR图像；设计多任务强化学习自动剪枝方法；基于多任务强化学习自动剪枝方法，改进传统SAR舰船目标检测模型，得到最终模型；利用最终模型对SAR图像进行检测，识别其中的舰船。本发明通过多任务强化学习自动剪枝方法优化SAR舰船目标检测，有效减少模型参数量和计算量，同时保持高检测精度，增强模型在边缘设备上的应用能力。
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公开(公告)号：CN119006930A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411455790.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V20/60
Abstract: 本发明公开了一种长尾分布细粒度飞机识别方法，包括：设计动态特征幻觉模块，基于动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强特征空间中尾部类别的表示，得到长尾分布尾部类别样本数据；设计对比学习模块，基于对比学习模块通过最大化类间距离和最小化类内距离提取长尾分布尾部类别样本数据的判别特征，根据判别特征对遥感图像中飞机目标的细粒度目标进行检测，获得检测结果。本发明通过动态特征幻觉模块合成幻觉样本来引入额外的数据方差，增强了特征空间中尾部类别的表示，通过最大化类间距离和最小化类内距离来提取判别特征，实现了对飞机的准确识别。
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公开(公告)号：CN118941973A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411434113.2
申请日：2024-10-15
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了基于多任务强化学习自动剪枝方法的SAR舰船目标检测方法及系统，涉及SAR舰船目标检测领域，其中方法包括：采集包含待检测目标舰船的SAR图像；设计多任务强化学习自动剪枝方法；基于多任务强化学习自动剪枝方法，改进传统SAR舰船目标检测模型，得到最终模型；利用最终模型对SAR图像进行检测，识别其中的舰船。本发明通过多任务强化学习自动剪枝方法优化SAR舰船目标检测，有效减少模型参数量和计算量，同时保持高检测精度，增强模型在边缘设备上的应用能力。
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