摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种结合轻量化注意力和可形变卷积的SAR飞机目标识别方法。本发明的结合轻量化注意力和可形变卷积的SAR飞机目标识别方法,轻量化注意力机制和可形变卷积的应用可有效解决低质、弱暗目标的高精度辨识问题。本发明中注意力机制通过聚焦于图像的重要区域和特征通道,使得模型即使在复杂的背景和多样化的环境中也能准确地识别飞机目标,相比于传统的深度学习方法,这种机制在提高目标检测准确性的同时,减少了计算资源的需求;其次,可形变卷积为网络提供了更大的灵活性,使其能够适应SAR图像中目标的形状变化和不规则性,这种卷积技术通过动态调整卷积核,可以更精准地捕捉飞机目标的特征。
技术关键词
注意力机制
识别方法
识别飞机
分块
Softmax函数
Sigmoid函数
深度学习网络模型
数据
全局平均池化
深度学习方法
通道
卷积技术
图像处理技术
非线性
卷积模块
多视角
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传输路径
生成式对抗网络
访客认证方法
数据估算方法
网格地图
多头注意力机制
序列特征
双线性插值法
多模态特征融合
身份认证方法
面部图像数据
移动设备
融合特征