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基于深度密集网的多类多尺度遥感图像目标检测方法

发布时间:2021-11-25 11:03
  遥感技术的飞速发展为我们获取空间分辨率越来越高的遥感图像提供了便利,但由于遥感图像中目标物体种类多,尺度变化大、排列方向任意等特点,目标检测依然是极具挑战的任务。本文提出了一种基于深度密集网的目标检测模型,该模型由多个密集块堆叠组成,不仅利用了隐式深度监督信息,还提取多层级、多尺度图像特征构建特征金子塔。通过在两个大规模的公开遥感影像数据集上进行的一系列实验和评价并与主流的目标检测方法进行比较,证明了该模型的有效性和优越性。 

【文章来源】:北华航天工业学院学报. 2020,30(05)

【文章页数】:4 页

【部分图文】:

基于深度密集网的多类多尺度遥感图像目标检测方法


多类多尺度目标检测模型图

特征图,目标检测,方法,目标


图3显示了提出的方法在NWPU VHR-10数据集上目标检测结果,尽管目标的方向和大小变化很大,但该方法成功地检测和定位了大部分目标。实验结果表明密集块融合了图像的多层特征,使得特征图更加丰富,能够捕捉到小目标。使用多层次多尺度预测方法一方面融合了目标的多尺度特征,另一个方面能够适应多目标的不同尺度,两种方法的结合得到使模型在遥感任务方面具有很好地性能表现。


本文编号:3518007

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