CN113723172B 面向遥感图像弱小目标的融合多层级特征目标检测方法 （南京航空航天大学）_第1页
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面向遥感图像弱小目标的融合多层级特征本发明涉及一种面向遥感图像弱小目标的法，该方法通过卷积神经网络逐层提取目标特发明可以有效提升遥感图像弱小目标检测的查2征图进行两倍下采样操作；p,"和p"为跨层级通道特征融合后的特征图输出；p"式中的第三项p3即为增加的一条跨层级通道特2.根据权利要求1所述的一种面向遥感图像弱小目标的融合多层级特征目标检测方将存在弱小目标的遥感图像输入卷积神经网络，由主干特征提取3.根据权利要求2所述的一种面向遥感图像弱小目标的融合多层级特征目标检测方跨层级通道特征融合后输出双支路特征图，得到较强的弱小目标特聚合模块，所述空间特征聚合模块由两个上下并行的位置注意力机制Coordinate34从海量数据集中进行特征学习，充分提取用于待检目标的浅层表观特征和深层语义特征。发明提出了一种面向遥感图像弱小目标的融5对特征图进行两倍下采样操作；和p,"为跨层级通道特征融合后的特征图输出；式中的第三项p3即为增加的一条跨层级通道特[0025]图4是本发明目标检测方法中位置注意力空间特征聚合和双支路特征弱小目标预6发明可以准确检测遥感图像弱小目标，有效提升遥感图像弱小目标检测的查全率和查准中的第三项p3即为增加的一条跨层级通道特入空间特征聚合模块，所述空间特征聚合模块由两个上下并行的位置注意力机制CA组成，[0037]图2为存在弱小目标的遥感图像示例，由图中可见，遥感图像中弱小目标有特征7通道特征融合后的特征图输出；p,"式中的第三项p3即为增加的意力机制CA组成，分别对应于跨层级通道特征融合后形成的双支路特征图的上下两个分

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