基于卷积神经网络的光学遥感图像目标检测

发布时间：2018-09-19 09:35

【摘要】：针对光学遥感图像中的目标检测问题,提出了1种基于卷积神经网络模型的算法,对遥感目标检测任务进行端到端的训练和检测,根据输入的光学遥感图像,直接输出目标包围盒的回归结果和置信度。为训练和测试模型,建立了1个包含1万多个飞机、舰船目标以及广泛复杂背景的数据集。所提算法在其测试集上达到了超过90%的准确率和召回率,在GPU上的运行速度也接近实时,体现了算法准确、高效、鲁棒和易于训练的特点。
[Abstract]:In order to solve the problem of target detection in optical remote sensing image, an algorithm based on convolution neural network model is proposed to train and detect remote sensing target from end to end, according to the input optical remote sensing image. Direct output of the target bounding box regression results and confidence. For training and testing models, a data set consisting of more than 10,000 aircraft, ship targets and a wide range of complex backgrounds was established. The proposed algorithm achieves more than 90% accuracy and recall rate on its test set, and its running speed on GPU is close to real-time, which shows the algorithm is accurate, efficient, robust and easy to train.
【作者单位】： 清华大学计算机科学与技术系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373069)
【分类号】：TP183;TP751

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本文编号：2249745