基于Faster R-CNN的高分辨率圖像目標(biāo)檢測技術(shù)
關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 高分辨率遙感圖像
摘要：為提升傳統(tǒng)算法對高分辨率遙感圖像中地物目標(biāo)的檢測效果,將深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測框架快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(faster regions with convolutional neural network,Faster R-CNN)應(yīng)用于高分辨率遙感圖像目標(biāo)檢測任務(wù)中。以機(jī)場為檢測場景、飛機(jī)為檢測目標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),首先,利用高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練Faster R-CNN框架,得到相應(yīng)的目標(biāo)檢測模型;然后,采用該模型對高分辨率遙感圖像中的飛機(jī)目標(biāo)進(jìn)行檢測;最后,對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析及評價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Faster R-CNN模型能夠全面而準(zhǔn)確地檢測飛機(jī)目標(biāo),最優(yōu) F1分?jǐn)?shù)值為0.976 3,并且同一個(gè)模型可以對多種高分辨率遙感圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測。
國土資源遙感雜志要求:
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