公开(公告)号：CN115019201B

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202210548694.7

申请日：2022-05-20

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 耿杰 ,  黄沛浩 ,  李梢宏 ,  刘添乐 ,  王俊逸 ,  吴宣余 ,  蒋雯

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于特征精细化深度网络的弱小目标检测方法，包括以下步骤：步骤一、获取图像数据集；步骤二、获取高分辨率语义信息集合和低分辨率语义信息集合；步骤三、获取高分辨率输出和低分辨率输出并融合，得到输出特征；步骤四、获取边界敏感特征；步骤五、获取目标粗略位置；步骤六、计算残差；步骤七、特征精细化网络模型输出目标优化区域；步骤八，对目标优化区域进行特征提取，判断弱小目标的位置。本发明中边界关键点识别模块获取边界敏感特征，实现了弱小目标的粗定位，特征精细化网络模型进行跨层信息互补，在粗定位目标区域上进行精细化目标显著特征增强，弱化高语义信息带来的边界模糊现象，提高弱小目标检测准确率。

公开(公告)号：CN116740345A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310611452.2

申请日：2023-05-26

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 程塨 ,  郎春博 ,  王俊逸 ,  屠斌飞 ,  闵令通 ,  韩军伟

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明提供了一种基于渐进式解析和共有性蒸馏的少样本遥感图像分割方法。设计了相应的语义分割网络，主要包括特征提取网络、渐进式解析模块和共有性蒸馏模块，其中，渐进式解析模块将支持掩码逐步解析为多个有价值的子区域，以提供更多分割对象中难处理部分的信息，可以有效地解决遥感图像存在较大类内多样性的问题；共有性蒸馏模块利用基类和新类之间的共有性提取丰富的原型表征，并通过相似度引导原型融合，能够克服图像较低的目标‑背景对比度的不足。本发明能够有效改善分割遥感图像时出现的分割目标主体不完整和无关干扰物错误激活的问题，提高分割对象的召回率，抑制无关干扰因素。

公开(公告)号：CN115019201A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210548694.7

申请日：2022-05-20

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 耿杰 ,  黄沛浩 ,  李梢宏 ,  刘添乐 ,  王俊逸 ,  吴宣余 ,  蒋雯

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于特征精细化深度网络的弱小目标检测方法，包括以下步骤：步骤一、获取图像数据集；步骤二、获取高分辨率语义信息集合和低分辨率语义信息集合；步骤三、获取高分辨率输出和低分辨率输出并融合，得到输出特征；步骤四、获取边界敏感特征；步骤五、获取目标粗略位置；步骤六、计算残差；步骤七、特征精细化网络模型输出目标优化区域；步骤八，对目标优化区域进行特征提取，判断弱小目标的位置。本发明中边界关键点识别模块获取边界敏感特征，实现了弱小目标的粗定位，特征精细化网络模型进行跨层信息互补，在粗定位目标区域上进行精细化目标显著特征增强，弱化高语义信息带来的边界模糊现象，提高弱小目标检测准确率。