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深度学习遥感影像近岸舰船识别方法: 收藏
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引用; 《遥感信息》2020年第2期35卷 51-58页; 作者：王昌安田金文张强张英辉华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 北京空间飞行器总体设计部北京100086; 针对复杂背景近岸舰船检测与细粒度识别难题,提出了一种基于深度学习的新型端到端目标识别框架,可有效检测与识别任意方向的舰船目标。针对舰船目标短边尺度较小问题,提出了角度致密化的预设框设置方法,提高了候选区域生成时的召回率;...; 针对复杂背景近岸舰船检测与细粒度识别难题,提出了一种基于深度学习的新型端到端目标识别框架,可有效检测与识别任意方向的舰船目标。针对舰船目标短边尺度较小问题,提出了角度致密化的预设框设置方法,提高了候选区域生成时的召回率;采用改进方位敏感型区域插值池化,减少了坐标量化误差,实现了舰船局部区域特征的精确建模;利用注意力机制下的全局与局部特征区域级融合方法,提升了区域特征的类别判别能力,解决了细粒度舰船识别难题;针对舰船样本稀缺性问题,使用迁移学习提升了模型性能。构建了一个含有25类近岸舰船目标的细粒度数据集,与传统学习模型相比召回率提高2%,平均识别精度提高3%,对复杂背景下目标识别具有重要实用价值。; 来源：详细信息评论

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