【摘 要】
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目标检测是遥感图像解析领域中的一项基础任务,被广泛应用于土地资源监测,城市规划管理以及军事侦察等领域。近年来,基于深度学习的遥感图像目标检测算法取得了巨大进展,但仍然存在不少问题亟待解决。本课题针对遥感图像检测领域存在的难点展开研究,主要研究内容如下:针对遥感图像单阶段目标检测器检测结果不准确的问题,设计了级联检测网络模型CRNet,通过两次回归得到更加准确的定位结果。此外针对级联目标检测中的特征
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目标检测是遥感图像解析领域中的一项基础任务,被广泛应用于土地资源监测,城市规划管理以及军事侦察等领域。近年来,基于深度学习的遥感图像目标检测算法取得了巨大进展,但仍然存在不少问题亟待解决。本课题针对遥感图像检测领域存在的难点展开研究,主要研究内容如下:针对遥感图像单阶段目标检测器检测结果不准确的问题,设计了级联检测网络模型CRNet,通过两次回归得到更加准确的定位结果。此外针对级联目标检测中的特征对齐问题,设计了基于可变形卷积的特征对齐卷积,实现了卷积特征和旋转边界框之间的特征对齐。针对现有基于输入交并比的样本分配方法正负样本分配不准确的问题,设计了基于输入和输出交并比的样本回归能力衡量指标,并根据该衡量指标提出了自适应的样本分配方法。目标检测用分类分数来表示输出边界框的置信度,但模型输出的分类分数往往不能准确反映边界框的定位精度。针对这一问题,本课题提出了基于输出交并比的分类分数,使得检测结果的分类分数和定位精度保持一致。在DOTA,HRSC2016遥感检测数据集上的大量实验表明,级联检测网络CRNet可以大幅度提升长宽比较大,排列密集的目标的检测准确性;自适应的样本分配方法可以准确地划分正负样本,从而提高网络的检测精度;基于输出交并比的分类分数可以在不引入额外计算开销的情况下提升网络的性能。在不使用任何技巧的情况下,CRNet以更少的计算量在HRSC2016数据集上超过了目前最好的算法,达到了90.26m AP。使用多尺度训练和测试后,CRNet在DOTA数据集上达到了79.42m AP,超过了复杂的二阶段检测器。这体现了CRNet在效率和精度上的双重优势。
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