文件名称：基于深度修剪的遥感影像两阶段目标检测
文件大小：3.09MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 00:44:58
Very-high-resolution remote sensing image;Computer vision
在本文中，我们专注于解决超高分辨率（VHR）遥感图像中的目标检测问题。 VHR遥感图像中物体检测的主要挑战是：（1）VHR图像通常太大，在定位物体时会花费太多时间； （2）高误报，因为背景占主导并且在VHR图像中很复杂。 针对上述挑战，提出了一种建立两阶段目标检测模型的新方法。 我们提出的方法可以分为两个过程：（1）使用两次修剪得到区域提议卷积神经网络，用于预测区域提议； （2）然后使用一次修剪得到分类卷积神经网络，该网络用于分析第一阶段的结果并输出提案的类别标签。 实验结果表明，该方法具有较高的精度，并且比NWPU VHR-10遥感数据集的最新方法要快得多。