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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本申请公开了一种基于扩散模型的遥感图像舰船目标检测与识别方法，属于深度学习目标检测与识别技术领域，本发明包含编码和解码两个部分；本发明选取DiffusionDet网络结构作为舰船目标检测与识别框架，将原始的特征金字塔网络中引入通道混合模块对遥感舰船进行特征融合，并提出大尺度特征增强模块来实现对大尺度舰船目标的检测，实现结构改进和非结构改进的结合，有效地增强了对于不同尺度舰船目标的检测精度和识别能力。
主权项：1.一种基于扩散模型的遥感图像舰船目标检测与识别方法，其特征在于:包括以下步骤:S1:运行环境平台与数据集格式；mmdetection框架下基于Python版DiffusionDet网络结构，使用的数据集格式为coco格式的HRSC2016；S2:将带有真值框的原始遥感图像作为输入，从标准高斯分布的噪声采样，将其加入到输入图像中，得到一张符合高斯分布的噪声图片；S3:将带有真值框的原始遥感图像输入到主干网络中提取特征；S4:利用具有通道混合的特征金字塔网络CF-FPN对特征图进行多尺度特征融合；S5:检测解码器将一组建议框和加高斯噪声后的真值框作为输入，从图像编码器生成的特征图中裁剪感兴趣区域；S6:将统一大小的矩形框经过全连接层，得到固定大小的特征向量；S7:利用级联思想对输出的矩形框调整大小，得到调整后矩形框的坐标；S8:最后通过两个全连接层来预测舰船目标的类别和坐标，得到边界框的回归和分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于扩散模型的遥感图像舰船目标检测与识别方法
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