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申请/专利权人:湖南大学
摘要:本发明公开了一种基于掩码恢复强化的低分辨率弱小目标检测方法及系统,该系统包括:步骤1:对未标注的图像样本集进行随机掩码处理;步骤2:采用自监督目标函数对步骤1得到的随机掩码后的图像数据集进行批次编码及解码重构的迭代训练,得到预训练模型;步骤3:少量标注样本;步骤4:构建基于Transformer的双阶段目标检测网络模型;步骤5:构建并训练基于Transformer的双阶段目标检测网络模型;步骤6:利用训练好的基于Transformer的双阶段目标检测网络模型,对待进行目标检测的图像经过大面积随机掩码后的图像,进行目标检测。该方法使得即使在少量标注情况下,也可实现对图像高精度检测。
主权项:1.一种基于掩码恢复强化的低分辨率弱小目标检测方法,其特征在于,包括:步骤1:对未标注的图像样本集进行随机掩码处理,得到随机掩码后的图像数据集;步骤2:以将掩码后图像恢复至原清晰度图为目标,采用自监督目标函数对步骤1得到的随机掩码后的图像数据集进行批次编码及解码重构的迭代训练,得到预训练模型;步骤3:对步骤1中未标注的图像样本集中10%-30%的样本数据进行标注处理,得到少量标注样本集;步骤4:提取步骤2中预训练模型的骨干网络部分,并使用提取的骨干网络与定位分类集成的目标检测头,构建一个基于Transformer的双阶段目标检测网络模型;步骤5:利用步骤4中搭建的基于Transformer的双阶段目标检测网络模型,对步骤3得到的少量标注样本集进行检测,通过迭代训练,得到训练好的基于Transformer的双阶段目标检测网络模型;步骤6:利用训练好的基于Transformer的双阶段目标检测网络模型,对待进行目标检测的图像经过大面积随机掩码后的图像,进行目标检测。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 湖南大学 基于掩码恢复强化的低分辨率弱小目标检测方法及系统
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