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基于改进YOLOV3算法的遥感图像油罐检测: 收藏
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引用; 《中国科技论文》2020年第3期15卷 267-273页; 作者：李昕赵猛董修武程学珍山东科技大学电气与自动化工程学院山东青岛266590 山东科技大学电子信息工程学院山东青岛266590; 针对遥感图像中的油罐检测问题,借鉴深度神经网络的思想,提出了一种基于改进YOLOV3算法的图像检测方法。首先在原有YOLOV3算法框架中添加空间变换网络(spatial transformer networks,STN),使其成为具备空间变换学习能力的模型;然后通过k...; 针对遥感图像中的油罐检测问题,借鉴深度神经网络的思想,提出了一种基于改进YOLOV3算法的图像检测方法。首先在原有YOLOV3算法框架中添加空间变换网络(spatial transformer networks,STN),使其成为具备空间变换学习能力的模型;然后通过k-means聚类算法对数据集进行分析,重新设计初始候选框大小;最后训练和测试网络,建立包含9724个油罐目标的遥感图像数据集。实验结果表明:改进的YOLOV3算法具有良好的性能,在测试集中的召回率可达到95.64%,比原算法提升了3.52%;准确率可达到93.92%,比原算法提升了2.81%。; 来源：详细信息评论

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