摘要
本申请公开了一种针对遥感图像的目标检测方法及系统,方法包括:获取并预处理待检测的遥感图像;对经过预处理的遥感图像进行特征提取,其中,在进行特征提取过程中,进行至少一次特征增强处理与至少一次特征融合处理;根据经过特征增强处理与特征融合处理后的特征,输出待检测目标的预测结果。利用本申请的方案,通过特征增强能够强化目标的边缘信息并捕捉细微特征。通过特征融合能够结合不同层级的特征图,将深层的语义信息与浅层的空间细节信息进行互补,避免了因信息不匹配导致的关键细节丢失。通过结合特征增强与特征融合处理,显著提升了模型对复杂背景下各类遥感目标的特征表达能力,从而提高了检测的最终准确率和鲁棒性。
技术关键词
图像数据预处理
遥感图像处理
空洞
全局平均池化
预训练模型
特征提取模块
注意力机制
表达式
动态
分辨率
矫正
通道
分配器
分支
鲁棒性
矩阵
层级
语义
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模型
时序
参数优化算法
多尺度特征融合
重构模型
鸟类图像识别方法
机场智能
驱鸟系统
图像识别模型
原始图像数据