【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于低空间分辨率遥感图像的小目标检测领域，具体涉及一种基于信息增强的双阶段小目标检测算法。
技术介绍
1、遥感影像中包含大量尺寸极其有限的目标，其独特的拍摄视角和多变的成像高度使得小目标检测成为构建智能遥感图像解译系统的关键问题。小目标检测在遥感图像解译中一直是难点，旨在检测出图像中可视化信息少的目标。鉴于学术界对于小目标检测中的尺寸尚无明确定和统一的定义，本文的方法着重于检测目标尺寸小于32×32像素的情况。精确地检测出遥感图像中的小目标（如飞机等）将有助于侦察卫星广域侦察，在低分辨率遥感图像中发现疑似高价值目标，对战场监视等任务发挥重要价值。
2、针对小目标检测问题，当前大多数工作主要围绕锚定框设计、多尺度特征学习和图像超分辨方法等方面对典型深度学习目标检测方法进行改进。然而，上述工作并没有考虑“目标与场景”和“目标与目标”之间共生的上下文信息，用于弥补小目标自身信息不足的缺陷。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出一种基于上下文信息增强的小目标检测方法，用...
【技术保护点】
1.一种基于信息增强的双阶段小目标检测算法，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于信息增强的双阶段小目标检测算法，其特征在于：步骤4的具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于信息增强的双阶段小目标检测算法，其特征在于：步骤5中所述的金字塔局部上下文嵌入模块包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于信息增强的双阶段小目标检测算法，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于信息增强的双阶段小目标检测算法，其特征在于：步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐玮，张庆君，朱其星，许振龙，张昆，李振宇，王大维，郑国玲，
申请(专利权)人：山东航天电子技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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