公开(公告)号：CN118196388A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410359770.9

申请日：2024-03-27

Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院

Inventor： 鲍柳昕 ,  颜成钢 ,  周晓飞 ,  张继勇 ,  赵思成

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积的轻量级遥感图像显著目标检测方法，通过使用经过轻量化修改后的卷积神经网络，降低参数和计算复杂度，提高网络的推理速度；通过使用增强模块分别在空间和通道维度上对编码器特征进行增强，使其包含更准确信息；通过解码器模块逐步融合增强后特征，恢复特征图尺度，得到最终预测图。本发明模型拥有更小的参数量和计算复杂度，降低了对计算资源的需求，加快了推理速度，可以满足在边缘设备上进行实时运行的需求，生成的遥感图像显著性预测图更加准确。