摘要
本发明涉及一种基于MFF‑YOLO的遥感图像输电杆塔检测方法,包括以下步骤:步骤S1:获取区域的卫星图像的切片数据集,筛选包含输电杆塔的切片数据作为数据集,并进行图像预处理;步骤S2:利用Labelimg软件对输电杆塔进行标注,获取xml格式的数据集标签;步骤S3:基于MFF‑YOLO构建输电杆塔检测网络模型;步骤S4:基于基于所构建的数据集对输电杆塔检测网络模型进行训练与验证;步骤S5:基于训练后的输电杆塔检测网络模型,对待测区域的卫星图像进行检测。本发明能够更高效地利用可用计算资源检测出输电杆塔目标,提高了输电杆塔识别的效率和准确性。
技术关键词
输电杆塔
检测网络模型
输出特征
权重机制
Sigmoid函数
静态上下文
图像
分支
全局平均池化
模块
Softmax函数
sigmoid函数
通道注意力机制
动态上下文
矩阵
上下层
系统为您推荐了相关专利信息
图像分割方法
上采样
注意力
多尺度特征融合
全局平均池化
数据处理方法
数据处理单元
空间光调制器
无掩膜光刻系统
曝光系统
输出特征
大语言模型
信息推送方法
细粒度分类
文本
超声导波
双模式
高维特征向量
降维特征
更新模型参数