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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉)申请的专利一种基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114283336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111611440.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测方法是由陈小强;陈珺;罗林波;熊永华;刘玮;魏龙生设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测方法，包括：构建基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测网络结构；采用迁移学习对所述网络结构进行训练，得到训练完成的网络结构；将遥感数据集输入至所述训练完成的网络结构，得到遥感图像的目标检测结果：网络结构训练过程中，采用ResNet50对输入图像进行各层特征提取，并引入了加强特征的U型网络结构，并在高层和低层特征进行关联以后，加入注意力机制，最后利用损失函数训练所述网络结构，得到训练完成的网络模型。本发明提供的有益效果是：提高了高分辨率遥感图像小目标检测能力、速度、鲁棒性与精确度。

本发明授权一种基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测方法，其特征在于：该无锚框遥感图像小目标检测方法包括以下步骤：S101：构建基于混合注意力的无锚框遥感图像小目标检测网络结构；S102：采用迁移学习对所述网络结构进行训练，得到训练完成的网络结构；得到训练完成的网络结构的过程如下：首先，采用迁移学习对所述网络结构进行训练的过程中，采用ResNet50对输入图像进行各层特征提取，然后，引入加强特征的U型网络结构，该U型网络结构用于将多尺度的主干网络提取的特征层进行关联，在关联之后加入注意力机制，对不同通道间的特征图进行自适应调整，最后，将自适应调整后的特征层输入至检测层，结合利用损失函数训练所述网络结构，得到训练完成的网络结构；所述U型网络结构就是把之前的直接下采样变换为逐级向上融合上采样，以得到聚集更多小目标信息的特征图；所述在关联之后加入注意力机制，对不同通道间的特征进行自适应调整过程包括通道注意力调整和空间注意力调整；S103：将遥感数据集输入至所述训练完成的网络结构，得到遥感图像的目标检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。