遙感技術(shù)的飛速發(fā)展為我們獲取空間分辨率越來越高的遙感圖像提供了便利,但由于遙感圖像中目標(biāo)物體種類多,尺度變化大、排列方向任意等特點,目標(biāo)檢測依然是極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。本文提出了一種基于深度密集網(wǎng)的目標(biāo)檢測模型,該模型由多個密集塊堆疊組成,不僅利用了隱式深度監(jiān)督信息,還提取多層級、多尺度圖像特征構(gòu)建特征金子塔。通過在兩個大規(guī)模的公開遙感影像數(shù)據(jù)集上進行的一系列實驗和評價并與主流的目標(biāo)檢測方法進行比較,證明了該模型的有效性和優(yōu)越性。 

【文章來源】：北華航天工業(yè)學(xué)院學(xué)報. 2020,30(05)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

多類多尺度目標(biāo)檢測模型圖

圖3顯示了提出的方法在NWPU VHR-10數(shù)據(jù)集上目標(biāo)檢測結(jié)果，盡管目標(biāo)的方向和大小變化很大，但該方法成功地檢測和定位了大部分目標(biāo)。實驗結(jié)果表明密集塊融合了圖像的多層特征，使得特征圖更加豐富，能夠捕捉到小目標(biāo)。使用多層次多尺度預(yù)測方法一方面融合了目標(biāo)的多尺度特征，另一個方面能夠適應(yīng)多目標(biāo)的不同尺度，兩種方法的結(jié)合得到使模型在遙感任務(wù)方面具有很好地性能表現(xiàn)。


本文編號：3518007