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

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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
申请号:CN202510462530
申请日期:2025-04-14
公开号:CN120375195B
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
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