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题名一种遥感图像车辆检测方法
被引量：2
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作者
马志龙
倪佳忠
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机构
杭州天图地理信息技术公司
浙江省测绘科学技术研究院
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出处
《北京测绘》
2022年第5期547-551,共5页
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文摘
针对常用的遥感图像车辆检测方法稳定性和效率较差的问题,本文提出一种改进YOLO-V5遥感图像车辆检测方法。首先,使用群归一化层替换YOLO-V5中的归一化层,消除训练数据大小对模型的影响,降低模型训练对显卡显存的需求,增加模型收敛速度;然后,使软非极大值抑制算法选择车辆目标锚框,可更精确地定位车辆,防止因遮挡漏检车辆。由实验可知:相比原YOLO-V5模型的各类别平均精确度提高了1.53%,帧率提高0.83,表明所提方法稳定性更好、检测效率更高,可应用于遥感图像汽车检测领域。
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关键词
遥感图像车辆目标检测
YOLO-V5模型
群归一化层
软非极大值抑制算法
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Keywords
vehicle target detection from remote sensing images
YOLO-V5 mode
group normalization(gn)layer
soft non-maximum suppression algorithm
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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