發(fā)布時(shí)間：2018-09-19 09:35

【摘要】：針對(duì)光學(xué)遙感圖像中的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題,提出了1種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的算法,對(duì)遙感目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)進(jìn)行端到端的訓(xùn)練和檢測(cè),根據(jù)輸入的光學(xué)遙感圖像,直接輸出目標(biāo)包圍盒的回歸結(jié)果和置信度。為訓(xùn)練和測(cè)試模型,建立了1個(gè)包含1萬(wàn)多個(gè)飛機(jī)、艦船目標(biāo)以及廣泛復(fù)雜背景的數(shù)據(jù)集。所提算法在其測(cè)試集上達(dá)到了超過(guò)90%的準(zhǔn)確率和召回率,在GPU上的運(yùn)行速度也接近實(shí)時(shí),體現(xiàn)了算法準(zhǔn)確、高效、魯棒和易于訓(xùn)練的特點(diǎn)。
[Abstract]:In order to solve the problem of target detection in optical remote sensing image, an algorithm based on convolution neural network model is proposed to train and detect remote sensing target from end to end, according to the input optical remote sensing image. Direct output of the target bounding box regression results and confidence. For training and testing models, a data set consisting of more than 10,000 aircraft, ship targets and a wide range of complex backgrounds was established. The proposed algorithm achieves more than 90% accuracy and recall rate on its test set, and its running speed on GPU is close to real-time, which shows the algorithm is accurate, efficient, robust and easy to train.
【作者單位】： 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61373069)
【分類號(hào)】：TP183;TP751

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本文編號(hào)：2249745