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一种基于改进Mask R-CNN模型的遥感图像目标识别方法 被引量：6
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作者 余慧明 周志祥 +1 位作者 彭杨 崔志斌 《信息技术与网络安全》 2021年第3期38-42,47,共6页
目标识别技术作为机器视觉领域的一个重要分支,在各个领域有着重要的应用。鉴于一般的目标识别模型在遥感图片中表现不佳,另外需要识别的目标数量较多,尺寸大小不一,因此在经典的目标识别Mask R-CNN模型的基础上,提出了一种融合了通道... 目标识别技术作为机器视觉领域的一个重要分支,在各个领域有着重要的应用。鉴于一般的目标识别模型在遥感图片中表现不佳,另外需要识别的目标数量较多,尺寸大小不一,因此在经典的目标识别Mask R-CNN模型的基础上,提出了一种融合了通道注意力机制和数据增强技术的模型Mask R-CNN模型。在输入图片数据时,首先通过Random-Batch images操作对数据进行增强处理,提高模型对尺寸大小不一的目标识别的准确率;然后提取特征时,将原Mask R-CNN模型中的FPN改进为BiFPN,使提取到的特征能更好体现原本的图片信息;在最后的Mask阶段,增加了通道注意力机制,使得模型更多地得到需要的信息。经过实验表明,此模型在遥感图像的特殊目标细粒度识别中有良好的表现。对于同一个数据集,其评价指标在各个方面都要优于其他对比算法。 展开更多
关键词 目标识别 Mask R-CNN 通道注意力 数据增强
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