基于高斯混合模型的遥感图像特征融合方法、电子设备

    公开(公告)号:CN116563680B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202310493846.2

    申请日:2023-05-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的遥感图像特征融合方法、电子设备,通过特征提取主干网络提取输入遥感图像特征,得到不同层级位置的特征图;构建特征融合网络并对不同层级位置的特征图进行融合,获得遥感图像目标的多特征图;构建多个高斯混合模型拟合多特征图,获得高斯混合模型的参数;对多个高斯混合模型进行加权平均融合,利用融合后的高斯混合模型生成数据并与原始特征图拼接;利用融合特征图输入检测模型的检测头,进行遥感图像检测,计算分类、位置预测损失;重复执行上述步骤,训练检测模型;利用检测模型进行检测。本发明,提升了模型分类和定位出遥感图像中的感兴趣目标的能力,提高遥感图像目标定位准确性,提高模型检测能力。

    基于高斯混合模型的遥感图像特征融合方法、电子设备

    公开(公告)号:CN116563680A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310493846.2

    申请日:2023-05-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的遥感图像特征融合方法、电子设备,通过特征提取主干网络提取输入遥感图像特征,得到不同层级位置的特征图;构建特征融合网络并对不同层级位置的特征图进行融合,获得遥感图像目标的多特征图;构建多个高斯混合模型拟合多特征图,获得高斯混合模型的参数;对多个高斯混合模型进行加权平均融合,利用融合后的高斯混合模型生成数据并与原始特征图拼接;利用融合特征图输入目标检测网络的检测头,进行遥感图像检测,计算分类、位置预测损失;重复执行上述步骤,训练检测模型;利用检测模型进行检测。本发明,提升了模型分类和定位出遥感图像中的感兴趣目标的能力,提高遥感图像目标定位准确性,提高模型检测能力。

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