期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法
被引量：
32
1
作者
曹磊
王强
+1 位作者
史润佳
蒋忠进
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期87-91,共5页
针对传统Faster-RCNN方法中候选区域生成网络(RPN)模块在进行目标检测时对目标特征提取不够充分的问题,提出一种基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法.首先基于VGG-16网络提取出图片的多层特征,然后利用卷积核对最深的...
针对传统Faster-RCNN方法中候选区域生成网络(RPN)模块在进行目标检测时对目标特征提取不够充分的问题,提出一种基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法.首先基于VGG-16网络提取出图片的多层特征,然后利用卷积核对最深的3个特征层作进一步的特征提取和正则化处理,最后对处理后的3个特征层进行信息融合.利用MSTAR数据集中车辆目标SAR图像和自然背景SAR图像,通过图像分割和贴图的方式制作了SAR场景数据集,对所改进网络进行训练和测试.实验结果表明,在SAR图像车辆目标检测中,与传统RPN相比,改进RPN收敛速度更快,不仅将检测结果的查准率从97.7%提高到了99.7%,虚警率明显降低,而且泛化性能更强,针对训练范围以外的目标,能将查准率由98.0%提高到99.0%.
展开更多
关键词
SAR图像
车辆目标检测
卷积神经
网络
Faster-RCNN
候选区域生成网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法
被引量：
32
1
作者
曹磊
王强
史润佳
蒋忠进
机构
东南大学毫米波国家重点实验室
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期87-91,共5页
文摘
针对传统Faster-RCNN方法中候选区域生成网络(RPN)模块在进行目标检测时对目标特征提取不够充分的问题,提出一种基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法.首先基于VGG-16网络提取出图片的多层特征,然后利用卷积核对最深的3个特征层作进一步的特征提取和正则化处理,最后对处理后的3个特征层进行信息融合.利用MSTAR数据集中车辆目标SAR图像和自然背景SAR图像,通过图像分割和贴图的方式制作了SAR场景数据集,对所改进网络进行训练和测试.实验结果表明,在SAR图像车辆目标检测中,与传统RPN相比,改进RPN收敛速度更快,不仅将检测结果的查准率从97.7%提高到了99.7%,虚警率明显降低,而且泛化性能更强,针对训练范围以外的目标,能将查准率由98.0%提高到99.0%.
关键词
SAR图像
车辆目标检测
卷积神经
网络
Faster-RCNN
候选区域生成网络
Keywords
SAR images
vehicle target detection
convolutional neural network
Faster-RCNN
region proposal network(RPN)
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进RPN的Faster-RCNN网络SAR图像车辆目标检测方法
曹磊
王强
史润佳
蒋忠进
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
32
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
