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基于关键点的遥感图像旋转目标检测
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王明阳
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淮北师范大学物理与电子信息学院
[2]
污染物敏感材料与环境修复安徽省重点实验室
来源
:
电子测量与仪器学报
|
2021年
/ 35卷
/ 06期
关键词
:
遥感图像;
目标检测;
深度学习;
D O I
:
10.13382/j.jemi.B2003525
中图分类号
:
TP751 [图像处理方法];
学科分类号
:
摘要
:
高分辨率的遥感图像与普通图像相比,遥感图像目标具有方向多样性和尺度变化较大等特点。针对遥感图像目标检测问题,提出一种R-CenterNet遥感图像目标检测算法。首先,对CenterNet网络重新设计,在网络结构中加入旋转因子为检测框提供角度信息;其次,增加网络深度,提高网络检测性能;最后,为聚合不同区域的信息,进一步提取目标的多尺度信息,提出一种将目标特征注意力信息与多尺度池化信息相融合的注意力金字塔池化模块。实验结果表明R-CenterNet的检测结果比原始CenterNet提升了8%的平均精度值(mAP),具有更好的检测效果。
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