科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
本发明公开了一种可解释的基于高斯曲率的小目标检测方法,主要解决现有方法检测准确率低的问题,实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建可解释的基于高斯曲率的小目标检测模型：包括包括主干网络及与其并行排布的结构特征增强网络；初始化参数；对小目标检测模型进行训练；对小目标检测模型的参数进行更新；获取小目标检测结果。本发明中主干网络用来提取不同尺度的特征,结构特征增强网络中,结合数学理论构建高斯曲率引导的结构提取块,使得模型具有强可解释性,其通过高斯曲率计算有效提取纹理结构信息,特征融合块再将纹理结构信息与多尺度的特征信息进行融合,补偿主干网络中下采样操作丢失的目标特征,提高小目标检测的准确率。
- 单位
