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公开(公告)号：CN110245587B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910457619.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于贝叶斯迁移学习的光学遥感图像目标检测方法，使用了费希尔信息矩阵来表征源数据集上预训练的目标检测子中包含的知识，并利用该费希尔信息矩阵构造了目标检测子的目标函数，在训练过程中，该项将参与目标数据集上目标检测子的学习，使之在一定程度上保留已经学习到的知识，提高了检测精度；与现有其他光学遥感图像目标检测算法相比，本发明在没有引入额外待学习参数的前提下，有效提升了光学遥感图像目标检测的精度；能够高效、准确地辅助人类判读，节省人力。
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公开(公告)号：CN110276269B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910457637.6
申请日：2019-05-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于注意力机制的遥感图像目标检测方法，包括以下步骤：步骤1，对数据集进行增强处理，得到增强后的数据集；步骤2，构建基于注意力机制的目标检测模型，并通过步骤1中得到的增强后的数据集训练该目标检测模型，直至达到相应的停止条件；本发明的增强处理技术能够更好的利用有限的高分辨率遥感图像中的目标信息，能够辅助模型更准确的识别出遥感图像中具有多种旋转角度的目标；同时，构建的基于注意力机制的目标检测模型能够有效的利用遥感图像的上下文信息，使模型能够利用其它位置的信息辅助当前位置目标的识别；进而使得本发明能够大大提高目标检测的识别精度与定位准确度。
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公开(公告)号：CN110276269A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910457637.6
申请日：2019-05-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于注意力机制的遥感图像目标检测方法，包括以下步骤：步骤1，对数据集进行增强处理，得到增强后的数据集；步骤2，构建基于注意力机制的目标检测模型，并通过步骤1中得到的增强后的数据集训练该目标检测模型，直至达到相应的停止条件；本发明的增强处理技术能够更好的利用有限的高分辨率遥感图像中的目标信息，能够辅助模型更准确的识别出遥感图像中具有多种旋转角度的目标；同时，构建的基于注意力机制的目标检测模型能够有效的利用遥感图像的上下文信息，使模型能够利用其它位置的信息辅助当前位置目标的识别；进而使得本发明能够大大提高目标检测的识别精度与定位准确度。
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公开(公告)号：CN110245587A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910457619.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于贝叶斯迁移学习的光学遥感图像目标检测方法，使用了费希尔信息矩阵来表征源数据集上预训练的目标检测子中包含的知识，并利用该费希尔信息矩阵构造了目标检测子的目标函数，在训练过程中，该项将参与目标数据集上目标检测子的学习，使之在一定程度上保留已经学习到的知识，提高了检测精度；与现有其他光学遥感图像目标检测算法相比，本发明在没有引入额外待学习参数的前提下，有效提升了光学遥感图像目标检测的精度；能够高效、准确地辅助人类判读，节省人力。
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