Dense RFB和LSTM遥感图像舰船目标检测
文献类型:期刊论文
作者 | 张涛2; 杨小冈2; 卢孝强1; 卢瑞涛2; 张胜修2 |
刊名 | 遥感学报 |
出版日期 | 2022 |
卷号 | 26期号:9 |
ISSN号 | 1007-4619 |
关键词 | 舰船目标检测 Dense RFB 特征金字塔 LSTM 多尺度特征 |
产权排序 | 2 |
英文摘要 | 针对当前遥感图像舰船目标检测精度不佳问题,本文构建舰船目标数据集STAR,提出基于Dense RFB和LSTM多尺度舰船目标检测算法。该算法首先在SSD网络基础上设计了浅层特征增强模块,基于人眼视点图采用Dense RFB特征复用和膨胀卷积增大感受野的尺度和种类,增强浅层网络对细节特征的提取能力;其次设计了深层多尺度特征金字塔融合模块,采用FPN和LSTM思想,基于反卷积和残差网络对深层不同尺度特征进行融合,增强网络结构非线性和特征层的表征能力;最后加入聚焦分类损失函数进行联合训练,有效避免了正负样本失衡问题。在遥感图像舰船数据集上实验,本文所提舰船目标检测算法精度均值达到81.98%,检测速度达到29.6帧/s。此外,遥感图像中成像模糊、被遮挡、部分被裁剪等舰船目标的检测效果也优于原有经典算法,实验结果表明该算法对遥感图像舰船目标检测的泛化能力较强,有效地提高了遥感图像舰船目标检测的精度。 |
语种 | 中文 |
CSCD记录号 | CSCD:7320972 |
源URL | [http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/96320] |
专题 | 西安光学精密机械研究所_光学影像学习与分析中心 |
作者单位 | 1.中国科学院西安光学精密机械研究所 2.火箭军工程大学导弹工程学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 张涛,杨小冈,卢孝强,等. Dense RFB和LSTM遥感图像舰船目标检测[J]. 遥感学报,2022,26(9). |
APA | 张涛,杨小冈,卢孝强,卢瑞涛,&张胜修.(2022).Dense RFB和LSTM遥感图像舰船目标检测.遥感学报,26(9). |
MLA | 张涛,et al."Dense RFB和LSTM遥感图像舰船目标检测".遥感学报 26.9(2022). |
入库方式: OAI收割
来源:西安光学精密机械研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。