【摘 要】
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目标检测已成为计算机视觉领域当中一个重要的任务分支,然而现在多是利用深度卷积神经网络对自然图像进行目标检测,较少是针对光学遥感影像进行研究的。因此,探索更高效的基于深度卷积神经网络的光学遥感影像目标检测算法具有现实的研究意义。基于以上分析,本文利用深度卷积神经网络来提取光学遥感影像中目标深浅层的特征信息并将其进行相应的融合来对图像中的目标进行分类与回归操作,实现对目标的检测,主要内容为如下的三个方
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目标检测已成为计算机视觉领域当中一个重要的任务分支,然而现在多是利用深度卷积神经网络对自然图像进行目标检测,较少是针对光学遥感影像进行研究的。因此,探索更高效的基于深度卷积神经网络的光学遥感影像目标检测算法具有现实的研究意义。基于以上分析,本文利用深度卷积神经网络来提取光学遥感影像中目标深浅层的特征信息并将其进行相应的融合来对图像中的目标进行分类与回归操作,实现对目标的检测,主要内容为如下的三个方面:1.提出了一种基于反卷积上下文信息融合网络的光学遥感影像目标检测方法。首先以光学遥感影像中的目标为中心实现随机偏移划块式切割得到包含目标的图像,为了使数据与网络中的参数量相匹配避免过拟合对切割后的图像进行数据增强操作来构造训练数据集。然后在目标检测SSD网络中增加一个反卷积模块来实现上下文信息的联系,得到反卷积上下文信息融合网络并运用此网络对光学遥感影像中的目标进行分类与回归来实现目标检测的任务。本方法的关键在于反卷积模块的引入,有效地克服了光学遥感影像中对于目标检测精确率不高的问题,通过对比试验,验证了该方法的有效性。2.提出了一种基于细化反卷积浅层特征融合网络的光学遥感影像目标检测方法。此网络中包含默认框细化和目标检测这两个模块,先通过默认框细化模块对默认框进行筛选处理,再将筛选后的默认框送入目标检测模块进行目标的分类与回归。并且在网络中引入了特征融合策略,先是提取目标的浅层细节特征信息,然后通过特征融合策略将提取到的浅层特征在通道上进行叠加融合。本方法的关键在于对网络中浅层特征进行有效地提取与融合,提升了目标检测的召回率,从而提升了检测精度,并与其他方法进行对比,证明了该方法具有更好的检测效果。3.提出了一种基于曲线波细化反卷积浅层特征融合网络的光学遥感影像目标检测方法。该方法首先通过曲线波变换提取图像中目标多方向的边缘轮廓特征,然后将提取到的特征与原始图像进行融合,得到具有丰富特征信息的光学遥感影像,将其送入曲线波细化反卷积浅层特征融合网络。本方法的关键在于采用曲线波变换提取了目标更细节的多尺度轮廓信息,加强了网络对特征的表达能力。通过实验仿真证明,该方法相比于其他方法具有更好的检测效果。
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