基于参数量和感受野可调的遥感目标检测算法

作     者：刘楠 毛昭勇 王亦晨 沈钧戈 LIU Nan;MAO Zhaoyong;WANG Yichen;SHEN Junge

作者机构：西北工业大学航海学院西安710072 西北工业大学无人系统技术研究院西安710072 

基　　金：国家自然科学基金(No.61603233) 

出 版 物：《光子学报》 (Acta Photonica Sinica)

年 卷 期：2021年第50卷第11期

页      码：294-305页

摘      要：针对光学遥感图像目标检测存在多尺度目标检测及实时性不佳的问题,提出一种基于参数量和感受野可调的遥感目标检测算法,在保证精度的基础上可同时兼顾实时性。该算法以更快的区域卷积神经网络为基础,设计通道数可调模块和感受野可调模块,分别提升速度和精度,同时令全连接层维度根据目标类别数动态变化,以减少参数冗余。在DIOR遥感数据集上的实验结果表明,本文方法在达到最高精度时高于所有对比算法,检测速度比Faster R-CNN略高;在达到最高速度时,可达到实时性且同时具有较高的精度。

主 题 词：遥感图像 目标检测 深度学习 感受野 网络参数 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/gzxb20215011.1128001

馆 藏 号：203106548...