公开(公告)号：CN113408549B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202110796466.7

申请日：2021-07-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李甫 ,  张伟 ,  谢玉圣 ,  钱若浩 ,  牛毅 ,  李阳 ,  谢雪梅 ,  石光明

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于模板匹配和注意力机制的少样本弱小目标检测方法，解决现有目标检测算法对于训练集样本数量需求大，在复杂场景下对小目标检测效果差的问题。本发明的步骤为：挑选出少量训练图片和一张模板图片；使用匹配卷积核生成网络生成匹配卷积核，使用匹配卷积核进行模板匹配；使用特征金字塔网络融合特征图；利用通道注意力模块和降噪模块串联处理特征图，增加特征图的有效通道响应；使用分类输出网络和坐标输出网络，得到检测网络预测结果，使用少量样本迭代更新网络权重。最后使用旋转矩形框对预测结果进行标注。本发明具有训练样本需求小，小目标检测效果好的优点。

公开(公告)号：CN113408549A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110796466.7

申请日：2021-07-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 李甫 ,  张伟 ,  谢玉圣 ,  钱若浩 ,  牛毅 ,  李阳 ,  谢雪梅 ,  石光明

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于模板匹配和注意力机制的少样本弱小目标检测方法，解决现有目标检测算法对于训练集样本数量需求大，在复杂场景下对小目标检测效果差的问题。本发明的步骤为：挑选出少量训练图片和一张模板图片；使用匹配卷积核生成网络生成匹配卷积核，使用匹配卷积核进行模板匹配；使用特征金字塔网络融合特征图；利用通道注意力模块和降噪模块串联处理特征图，增加特征图的有效通道响应；使用分类输出网络和坐标输出网络，得到检测网络预测结果，使用少量样本迭代更新网络权重。最后使用旋转矩形框对预测结果进行标注。本发明具有训练样本需求小，小目标检测效果好的优点。