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本发明公开了一种基于密集网络和注意力机制的铁路沿线遥感图像地物检测方法，涉及深度学习及遥感图像地物目标检测领域。包括使用DenseNet模块代替YOLOv4网络结构CSPDarknet53中部分CSP单元的ResNet残差模块，以实现特征重用；在YOLOv4的骨干网中的每个CSP_Unit中增加一个压缩激励结构，以增强提取特征的能力；在输出网络之前引入通道和空间注意力机制，从而提高检测的准确性。制作铁路沿线遥感地物目标检测数据集，并在该数据集上对改进后的YOLOv4网络结构进行训练，得到训练好的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113920435 A
(43)申请公布日 2022.01.11
(21)申请号 202111315604.1 G06V 10/82 (2022.01)
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