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光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献
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GIS与CAD的特点 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对目前有的单位还是在为了仅仅满足制图目的而进行数字地图（用ＣＡＤ）的制作,因而这无法满足今后ＧＩＳ应用的需要,还会造成很大的浪费。因此笔者在举例的基础上,深入浅出地介绍了满足机助制图的地形图和满足ＧＩＳ应用的地形图的不同特点。 相似文献
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本文针对目前有的单位还是在为了仅仅满足制图目的而进行数字地图(用CAD)的制作,因而这无法满足今后GIS应用的需要,还会造成很大的浪费。因此笔者在举例的基础上,深入浅出地介绍了满足机助制图的地形图和满足GIS应用的地形图的不同特点。 相似文献
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