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基于改进Faster R-CNN的无人机航拍图像目标检测
被引量：
5
1
作者
陈丁
吉哲
《海洋测绘》
CSCD
2019年第5期51-55,共5页
无人机航拍图像中目标检测问题要求检测模型具有旋转不变性。针对这一问题,提出改进的 Faster R-CNN 算法。首先在区域建议网络中采用 K-means 聚类方法生成适应数据集的预设锚点框,其次在 Fast R-CNN网络中引入新的特征提取层,并在模...
无人机航拍图像中目标检测问题要求检测模型具有旋转不变性。针对这一问题,提出改进的 Faster R-CNN 算法。首先在区域建议网络中采用 K-means 聚类方法生成适应数据集的预设锚点框,其次在 Fast R-CNN网络中引入新的特征提取层,并在模型多任务损失函数中增加旋转约束条件,为后续检测学习旋转不敏感特征。在人工采集的数据集上进行了对比实验,结果表明:在检测速度无明显降低的情况下,改进方法的检测精度提升了1. 6%mAP,算法检测性能较优,更能满足实际应用需求。
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关键词
无人机图像
目标检测
FASTER
R-CNN
算法
K-MEANS
聚类
旋转不敏感
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN的无人机航拍图像目标检测
被引量：
5
1
作者
陈丁
吉哲
机构
战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院
[
出处
《海洋测绘》
CSCD
2019年第5期51-55,共5页
基金
国家自然科学基金(41801319)
国防科技基金(3601023)
文摘
无人机航拍图像中目标检测问题要求检测模型具有旋转不变性。针对这一问题,提出改进的 Faster R-CNN 算法。首先在区域建议网络中采用 K-means 聚类方法生成适应数据集的预设锚点框,其次在 Fast R-CNN网络中引入新的特征提取层,并在模型多任务损失函数中增加旋转约束条件,为后续检测学习旋转不敏感特征。在人工采集的数据集上进行了对比实验,结果表明:在检测速度无明显降低的情况下,改进方法的检测精度提升了1. 6%mAP,算法检测性能较优,更能满足实际应用需求。
关键词
无人机图像
目标检测
FASTER
R-CNN
算法
K-MEANS
聚类
旋转不敏感
Keywords
UAV aerial images
object detection
Faster R-CNN algorithm
K-means cluster
rotation-insensitive
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Faster R-CNN的无人机航拍图像目标检测
陈丁
吉哲
《海洋测绘》
CSCD
2019
5
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