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關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 高分辨率遙感圖像 

摘要：為提升傳統(tǒng)算法對(duì)高分辨率遙感圖像中地物目標(biāo)的檢測(cè)效果,將深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)框架快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(faster regions with convolutional neural network,Faster R-CNN)應(yīng)用于高分辨率遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中。以機(jī)場(chǎng)為檢測(cè)場(chǎng)景、飛機(jī)為檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),首先,利用高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練Faster R-CNN框架,得到相應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)模型;然后,采用該模型對(duì)高分辨率遙感圖像中的飛機(jī)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè);最后,對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析及評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Faster R-CNN模型能夠全面而準(zhǔn)確地檢測(cè)飛機(jī)目標(biāo),最優(yōu) F1分?jǐn)?shù)值為0.976 3,并且同一個(gè)模型可以對(duì)多種高分辨率遙感圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。

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