基于深度学习的轻量化遥感图像目标检测方法

• 作者: 张裕 杨海涛
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 遥感图像 目标检测
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 综述与评论
• 页码范围: 163-167
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 4776字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.09.037

摘要

深度学习技术强大的特征表征能力为遥感图像目标检测提供了一个非常有效的工具.现有的主流深度学习模型参数数量巨大,存储和计算代价高,限制了其应用的推广.文中提出一种轻量化的深度学习模型用于遥感图像目标检测.实验结果表明,文中提出的方法在保持与Tiny_ YOLOv3检测精度相当的情况下,模型大小仅为Tiny_ YOLOv3的44.7％.文中提出的模型在检测精度、模型大小和计算开销上可达到更好的平衡.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨海涛	航天工程大学航天遥感室	8	26	2.0	5.0
2	张裕	航天工程大学研究生院	2	3	1.0	1.0