基于空间不变性的遥感船舶图像检索方法

本发明属于遥感图像处理技术领域，公开一种基于空间不变性的遥感船舶图像检索方法，将遥感船舶图像集成划分为训练集、验证集和测试集，从训练集中抽取遥感船舶图像进行预处理，构建整体网络模型后进行训练，最后评估训练好的网络模型得到检索结果。本发明首先设计了基于空间不变性的模块，利用深度卷积神经网络提取连续实值描述子，并引入空间变换注意力机制，增强模型对空间不变性特征的适配能力和学习效率；其次，提出基于自注意力哈希的模块，通过多尺度图像嵌入提高图像表征效率，优化视觉编码器中的注意力正则化，并有效解决哈希映射中的量化损失问题；实验结果表明，本发明在GGWS、DSCR、FGSC‑23和FGSCR‑42数据集上的检索性能优于现有基于深度特征的方法。