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| 结合Faster R-CNN模型的遥感影像建筑物检测 | |
| 作者单位： | ;1.信息工程大学;2.61206部队;3.31682部队 |
| 摘 要： | 高分辨率遥感影像场景复杂,其中建筑物目标种类结构各异且存在大量遮挡,现有检测算法使用特征表达性不强。结合Faster R-CNN模型设计一种针对遥感影像的建筑物检测方法。首先通过共享卷积网络获取原始影像的深层特征图;然后结合区域建议网络生成初步检测结果;最后根据Fast R-CNN检测网络对结果进行进一步判定和边界回归。针对困难样本造成的训练中断,对训练策略进行改进,通过近似联合训练的方法对模型参数同步调优。实验结果表明,该方法准确率和召回率明显优于DPM方法,对非训练测试集遥感影像具有较好鲁棒性,有效实现了针对遥感影像的建筑物检测。 |
| 关 键 词： | 遥感影像 建筑物检测 Faster R-CNN模型 区域建议网络 近似联合训练 |
Building Detection in Remote Sensing Image Based on Faster R-CNN |
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