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一种基于深度学习的遥感图像目标检测算法
一种基于深度学习的遥感图像目标检测算法
作者:
刘佳豪
李晋文
杨帆
赵宝康
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
遥感图像
目标检测
深度学习
摘要:
遥感图像分析在国土资源管理、海洋监测等领域有着极为广阔的应用前景.深度学习技术已在图像处理领域取得突破性进展,然而,遥感图像固有的尺寸大、目标小而密集等特点,使得将面向普通图像的深度学习方法用于遥感目标检测普遍存在定位不准确、小目标检测难、大图检测精度差等问题.针对上述难题,提出了一种新型遥感图像目标检测算法DFS.与传统机器学习方法相比,DFS设计了新的维度聚类模块、定制损失函数和滑动窗口分割检测机制.其中,维度聚类模块通过设计聚类机制优化定制先验框,提高定位精度;定制损失函数提高对船只等小目标的检测精度;滑动窗口分割检测解决大图检测精度低的问题.在经典遥感数据集上开展的实验对比表明,与YOLOv2相比,DFS算法的mAP提高了25.6%,小目标检测效率及大图检测效能大幅提高.
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文献信息
篇名
一种基于深度学习的遥感图像目标检测算法
来源期刊
计算机工程与科学
学科
工学
关键词
遥感图像
目标检测
深度学习
年,卷(期)
2019,(12)
所属期刊栏目
图形与图像
研究方向
页码范围
2166-2172
页数
7页
分类号
TP391.4
字数
4729字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-130X.2019.12.010
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
赵宝康
国防科技大学计算机学院
12
59
4.0
7.0
2
李晋文
国防科技大学计算机学院
23
142
6.0
11.0
3
杨帆
国防科技大学计算机学院
16
81
5.0
8.0
4
刘佳豪
国防科技大学计算机学院
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研究主题发展历程
节点文献
遥感图像
目标检测
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
主办单位:
国防科学技术大学计算机学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-130X
CN:
43-1258/TP
开本:
大16开
出版地:
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
邮发代号:
42-153
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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