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| 基于Faster R-CNN的高分辨率图像目标检测技术 | |
| 引用本文： | 谢奇芳,姚国清,张猛.基于Faster R-CNN的高分辨率图像目标检测技术[J].国土资源遥感,2019(2). |
| 作者姓名： | 谢奇芳 姚国清 张猛 |
| 作者单位： | 中国地质大学(北京)信息工程学院 |
| 摘 要： | 为提升传统算法对高分辨率遥感图像中地物目标的检测效果,将深度学习目标检测框架快速区域卷积神经网络(faster regions with convolutional neural network,Faster R-CNN)应用于高分辨率遥感图像目标检测任务中。以机场为检测场景、飞机为检测目标进行实验,首先,利用高分辨率遥感图像数据集训练Faster R-CNN框架,得到相应的目标检测模型;然后,采用该模型对高分辨率遥感图像中的飞机目标进行检测;最后,对实验结果进行统计分析及评价。实验结果表明,Faster R-CNN模型能够全面而准确地检测飞机目标,最优F1分数值为0. 976 3,并且同一个模型可以对多种高分辨率遥感图像进行目标检测。 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |