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机载广域遥感图像的尺度归一化目标检测方法
朱圣杰; 王宣; 徐芳; 彭佳琦; 王远超
2023
发表期刊吉林大学学报(工学版)
页码1-11
摘要针对机载广域遥感图像的目标尺寸变化大、背景噪声复杂以及局部目标密集给目标检测任务带来的困难,本文通过优化分割方法统一输入图像的目标像素尺寸,并以此简化模型结构提出了一种尺度归一化卷积神经网络模型MNNet。为增强局部之间的特征关联,本文设计了全局连接块(SGC),有效提高了检测的精度。针对现有非极大值抑制算法的超参数依赖经验设置的问题,本文提出了一种自适应非极大值抑制方法(DNMS),降低了模型的部署难度。在RSF数据集上的测试结果表明:本文模型的检测平均精度(AP)高于其他模型5.0%以上,在检测速度上达到了57.7fps,可以满足遥感图像的检测任务。
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68436
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
2.中国科学院大学
3.驻长春地区第一军事代表室
4.上海机电工程研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
朱圣杰,王宣,徐芳,等. 机载广域遥感图像的尺度归一化目标检测方法[J]. 吉林大学学报(工学版),2023:1-11.
APA 朱圣杰,王宣,徐芳,彭佳琦,&王远超.(2023).机载广域遥感图像的尺度归一化目标检测方法.吉林大学学报(工学版),1-11.
MLA 朱圣杰,et al."机载广域遥感图像的尺度归一化目标检测方法".吉林大学学报(工学版) (2023):1-11.
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