摘要
本申请公开了一种船舶目标检测方法、装置、设备及存储介质,涉及图像识别技术领域,公开了船舶目标检测方法,包括:获取预设船舶图像数据集;基于所述预设船舶图像数据集对预设目标检测模型进行训练,得到船舶目标检测模型,所述预设目标检测模型包括依次连接的特征提取网络、特征融合网络以及多尺度检测头,所述特征提取网络为基于注意力机制改进的轻量级卷积神经网络;获取待检测图像,并通过所述船舶目标检测模型对所述待检测图像进行船舶目标检测,得到船舶目标检测结果。本申请的方案使得船舶目标检测模型在处理大规模图像数据时具备较强的实时性和准确性,提高了对不同尺度船舶目标的检测精度。
技术关键词
船舶
特征提取网络
多通道特征
轻量级卷积神经网络
特征融合网络
深层特征提取
多尺度特征融合
注意力机制
大规模图像数据
检测头
多尺度池化
局部特征提取
坐标
图像识别技术
模型训练模块
系统为您推荐了相关专利信息
GMM模型
智能生成方法
三维点云数据处理
特征提取网络
留一交叉验证
图像识别方法
关键点识别
定位框
脊椎
多尺度特征
可见光图像
图像融合方法
融合特征
量子纠缠特性
特征融合网络