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FPN特征提取的光学遥感图像船舶检测: 收藏
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引用; 《无线电工程》2021年第11期51卷 1296-1302页; 作者：牛瑞欣赵正健张时源党杰杜璐中电太极(集团)有限公司西安研发中心陕西西安710065; 近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感图像数据集的数量和质量在大幅地提升。相比于传统的基于统计学习的目标检测方法,深度学习凭借其能够自主学习数据特征的优势,省去了繁琐的人工提取特征过程,适合处理海量数据。许多基于深度学习的...; 近年来,随着遥感技术的不断发展,遥感图像数据集的数量和质量在大幅地提升。相比于传统的基于统计学习的目标检测方法,深度学习凭借其能够自主学习数据特征的优势,省去了繁琐的人工提取特征过程,适合处理海量数据。许多基于深度学习的目标检测模型在面对遥感图像中的小型目标(如船舶)时,不能准确地检测船舶的具体位置。针对该问题,使用基于FPN框架的特征提取方法,结合金字塔式的特征信息和可旋转的候选框设计,在不同场景下的光学遥感图像上进行了实验。验证结果表明,基于FPN特征提取方法的目标检测模型,可较好地完成多尺度、密集并倾斜排列目标的检测任务。; 来源：详细信息评论

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