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基于改进Faster R⁃CNN的遥感目标检测算法 被引量：4
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作者 马宇 单玉刚 袁杰 《现代电子技术》 2022年第3期58-63,共6页
针对高分辨率遥感图像在目标检测中存在准确率低、目标漏检的问题,提出一种基于改进Faster R⁃CNN的遥感目标检测算法。采用ResNet⁃50作为主体网络进行特征提取,降低模型参数量和硬件资源占用,将ResNet⁃50的多尺度特征进行融合,进一步丰... 针对高分辨率遥感图像在目标检测中存在准确率低、目标漏检的问题,提出一种基于改进Faster R⁃CNN的遥感目标检测算法。采用ResNet⁃50作为主体网络进行特征提取,降低模型参数量和硬件资源占用,将ResNet⁃50的多尺度特征进行融合,进一步丰富中小目标的细节信息和位置信息。根据遥感目标尺寸的实际分布特点,采用K⁃means算法生成聚类中心,针对遥感目标尺度差异过大的问题,对聚类中心进行均值化操作,生成自适应锚点框参数,增强了区域建议网络(RPN)对多尺度目标的搜索能力,节约了人工根据经验设置锚点框参数的时间和精力。实验结果表明,改进算法能够有效地在多种复杂背景下检测不同尺度的遥感目标,在TRGS⁃HRRSD公共数据集上获得了83.76%的平均精度,召回率达到78.6%。 展开更多
关键词 遥感目标检测 改进Faster R⁃CNN 特征提取 多尺度特征融合 聚类中心生成 锚点框参数 目标搜索
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