公开(公告)号：CN119152191A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411304270.1

申请日：2024-09-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 尹海涛 ,  王贺 ,  朱竹昀

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于动态自适应查询的遥感目标检测方法，包括如下步骤：获取目标检测数据集，并对目标检测数据集进行预处理；构建由ResNet50卷积神经网络与Transformer自注意力机制组合而成的初始网络结构；同时采用动态自适应位置查询代替原有位置查询；利用预处理后的目标检测数据集对初始网络结构进行训练，获得训练完成的目标检测网络模型；利用目标检测网络模型识别遥感图像中目标。本方法不仅提高目标检测精度，同时还能提升模型收敛速度。

公开(公告)号：CN119169273A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411323147.4

申请日：2024-09-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 尹海涛 ,  朱竹昀 ,  王贺

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于动态尺度自注意力的Transformer遥感目标检测方法，属于计算机视觉领域和图像处理领域，方法包括：获取遥感图像目标检测训练数据集，并对所述数据集进行预处理操作；通过Resnet50卷积神经网络进行特征提取；将提取出来的特征输入到具有动态尺度自注意力的Transformer模型的编码器中，进行关键特征注意；将目标查询与编码器输出共同输入到解码器中进行注意力操作；将Transformer执行完成后的结果输入到预测头，得到分类结果和边界框。本方法能够有效地提高遥感图像目标检测的精确度。