摘要
本发明涉及遥感图像目标检测技术领域,具体涉及一种基于双流全局关系学习的遥感图像旋转目标检测方法;该方法分为以下步骤:S1构建遥感图像目标检测网络;S2训练遥感图像目标检测网络;S3应用训练好的遥感图像目标检测网络进行遥感图像旋转目标检测;与传统的遥感图像目标检测方法相比,本发明提供的基于双流全局关系学习的遥感图像旋转目标检测方法,该方法构建物体与物体之间关系的动态网络,通过强语义特征来强化类别混淆特征;引入外部常识知识,通过特征映射对类别混淆特征进行特征强化,从而改善遥感图像目标检测网络对复杂场景的准确性和鲁棒性。
技术关键词
感兴趣类别
关系
多尺度特征提取
ResNet网络
矩阵
动态
特征金字塔网络
区域建议网络
遥感图像数据
特征点
检测网络模型
样本
生成多尺度
随机梯度下降
多层感知器
节点
映射方法
系统为您推荐了相关专利信息
漏洞
word2vec模型
代码覆盖率
构建分类器
对源代码
门控循环神经网络
硬件木马检测方法
节点
序列特征
硬件IP核
姿态估计方法
人形机器人
协方差矩阵
傅里叶变换函数
姿态解算算法