一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，设计一种具有语义关系的复制粘贴进行数据增强的方法，对SAR目标样本进行语义扩充，提升样本量，降低模型过拟合，引入无锚框检测框架作为基准网络，降低模型的参数量和计算复杂度，提高推理速度；本发明提供的一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，以无锚框目标检测框架CenterNet2作为基准，设计了一种特征增强轻量级骨干LWBackbone，降低模型的参数量同时有效提取SAR目标显著特征，并提出混合域注意力机制CNAM，有效抑制陆地复杂背景干扰，突出目标区域，利用感受野增强检测头模块RFEHead，设计不同空洞率卷积增强感受野，提升检测头的多尺度感知性能。
基本信息
专利标题 ：
一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565860A
申请号 ：
CN202210198708.7
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈杰吕建明万辉耀黄志祥刘小平邬伯才姚佰栋
申请人 ：
安徽大学;中国电子科技集团公司第三十八研究所
申请人地址 ：
安徽省合肥市肥西路3号
代理机构 ：
西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
韩晓娟
优先权 ：
CN202210198708.7
主分类号 ：
G06V20/13
IPC分类号 ：
G06V20/13 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/40 G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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