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题名面向光学遥感目标的全局上下文检测模型设计
被引量：15
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作者
张瑞琰
姜秀杰
安军社
崔天舒
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机构
中国科学院国家空间科学中心复杂航天系统电子信息技术重点实验室
中国科学院大学
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出处
《中国光学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1302-1313,共12页
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基金
中国科学院复杂航天系统电子信息技术重点实验室自主部署基金(No.Y42613A32S)。
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文摘
在复杂背景下的光学遥感图像目标检测中,为了提高检测精度,同时降低检测网络复杂度,提出了面向光学遥感目标的全局上下文检测模型。首先,采用结构简单的特征编码-特征解码网络进行特征提取。其次,为提高对多尺度目标的定位能力,采取全局上下文特征与目标中心点局部特征相结合的方式生成高分辨率热点图,并利用全局特征实现目标的预分类。最后,提出不同尺度的定位损失函数,用于增强模型的回归能力。实验结果表明:当使用主干网络Root-Res-Net18时,本文模型在公开遥感数据集NWPU VHR-10上的检测精度可达97.6%AP50和83.4%AP75,检测速度达16 PFS,基本满足设计需求,实现了网络速度和精度的有效平衡,便于后续算法在移动设备端的移植和应用。
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关键词
计算机视觉
目标检测
遥感图像
特征编码-特征解码
全局上下文特征
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Keywords
computer vision
object detection
remote sensing image
feature encoder-feature decoder
global-contextual feature
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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