公开(公告)号：CN116563730A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310231828.7

申请日：2023-03-06

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 张致齐 ,  夏文迪 ,  叶志伟 ,  谢广奇 ,  冯潇潇

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/60 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于重学习的无人机遥感影像罂粟检测方法，包括数据集构建，对罂粟影像数据集的标注和预处理；模型重学习，利用目标检测模型通过重学习困难样本提升模型的泛化能力，所述重学习是通过已训练的权重对验证集进行检测，获取误检和漏检样本并放入训练集中形成新的数据集样本，通过模型微调进行重新迭代学习；最后通过对比验证集和测试集的检测精度来判断模型的泛化性能，所得性能最好的模型权重用于无人机遥感影像的罂粟识别和检测任务。本发明提供的重学习训练方法不仅可以有效提升无人机遥感影像罂粟检测能力，而且也适用于其他目标检测任务中，具有通用性。