基于密集连接网络的遥感图像检测方法

被引:8
作者
杜泽星
殷进勇
杨建
机构
[1] 江苏自动化研究所计算机事业部
关键词
图像处理; 遥感图像; 小目标检测; 密集连接网络; 特征融合;
D O I
暂无
中图分类号
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
081002 ;
摘要
针对传统遥感图像检测算法中人为干预多、速度慢、检测精度低等问题,提出一种基于深度学习的遥感图像检测方法。采用密集连接的网络结构,充分利用每层网络提取的特征,减少网络推理时间;采用具有更大感受野的扩张块结构;使用扩张块结构和反卷积网络结构将浅层特征图和深层特征图进行信息融合,从而增强遥感图像中多尺度目标的检测能力。实验结果表明,该检测方法具有更高的准确率和更短的检测时间,尤其在小目标物体的检测上表现出更好的性能。
引用
收藏
页码:210 / 216
页数:7
相关论文
共 4 条
[1]   基于改进SSD的实时检测方法 [J].
陈立里 ;
张正道 ;
彭力 .
激光与光电子学进展 , 2019, (01) :109-115
[2]   基于特征融合与软判决的遥感图像飞机检测 [J].
朱明明 ;
许悦雷 ;
马时平 ;
李帅 ;
马红强 .
光学学报, 2019, 39 (02) :71-77
[3]   基于改进多尺度特征图的目标快速检测与识别算法 [J].
单倩文 ;
郑新波 ;
何小海 ;
滕奇志 ;
吴晓红 .
激光与光电子学进展, 2019, (02) :55-62
[4]   全卷积网络多层特征融合的飞机快速检测 [J].
辛鹏 ;
许悦雷 ;
唐红 ;
马时平 ;
李帅 ;
吕超 .
光学学报, 2018, 38 (03) :344-350