| 结合RPN网络与SSD算法的遥感影像目标检测算法 |
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| 引用本文： | 成喆,吕京国,白颖奇,曹逸飞. 结合RPN网络与SSD算法的遥感影像目标检测算法[J]. 测绘科学, 2021, 46(4): 75-82,99 |
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| 作者姓名： | 成喆 吕京国 白颖奇 曹逸飞 |
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| 作者单位： | 北京建筑大学,北京 102616 |
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| 摘 要： | 利用传统方法对遥感影像的目标检测,过程复杂并且耗时.随着深度学习的发展,用深度学习的方法进行目标检测,为遥感影像的检测开辟了新的思路.当前目标检测的方法主要包括以Faster R-CNN为代表的两阶段检测算法和以SSD为代表的单阶段算法,两阶段算法精度高速度慢,单阶段算法速度快精度低.针对两种算法的优势,该文将Faster R-CNN中的RPN与SSD算法相结合,融合单阶段和两阶段算法的优势,在提高精度的情况下保证速度,并加入特征金字塔结构,利用多个卷积层融合低层特征和高层特征的信息,提高预测效果.在NWPUVHR-10高分辨率数据集上进行训练和测试,对结果进行算法评估.同时选用测试集将该文算法与Faster R-CNN和SSD算法进行对比,实验表明该文算法提高了对小目标物体的检测精度,获得了更优的性能.
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| 关 键 词： | 目标检测 深度学习 RPN网络 SSD算法 遥感影像 |
High-resolution remote sensing image object detection algorithm combining RPN network and SSD algorithm |
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| CHENG Zhe,LYU Jingguo,BAI Yingqi,CAO Yifei. High-resolution remote sensing image object detection algorithm combining RPN network and SSD algorithm[J]. Science of Surveying and Mapping, 2021, 46(4): 75-82,99 |
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| Authors: | CHENG Zhe LYU Jingguo BAI Yingqi CAO Yifei |
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