使用贝叶斯优化对遥感影像目标进行精确定位

• 作者: 柴栋 许夙晖 罗畅 鲁彦辰
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感影像 目标检测 目标精确定位 区域候选框 高斯过程 贝叶斯优化
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 数据与图像处理
• 页码范围: 1377-1385
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2020.6.1377

摘要

针对大尺寸遥感影像目标检测中检测边框不精确的问题,提出使用高斯过程贝叶斯优化对遥感影像中的目标进行精确检测与定位.研究分为两个阶段,第一阶段使用基于边缘信息的EdgeBoxes算法对大尺寸遥感影像进行目标候选区域的选取,用分类器得到初始检测结果;为了得到更加准确的边框,在第二阶段,基于高斯过程的贝叶斯优化对每个目标的边框进行微调:①以目标初始边框为基准,在其周围选取与初始边框相交的边框集合,并得到一个高斯过程分布;②使用贝叶斯优化估计出下一个边框,并将其加入边框集;③求分类器对所有边框的得分,得分最高的边框作为下次迭代的基准边框;④重复若干次贝叶斯优化后得到最终的边框.实验结果表明:EdgeBoxes方法以较少的候选框可以得到较大的召回率,使用高斯过程的贝叶斯优化可以明显地提高检测边框的精度.