【摘 要】
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随着深度学习在计算机视觉、图像处理以及遥感信息处理领域的逐步应用,目标检测识别、图像语义分割等应用取得了巨大的突破。但是遥感影像目标中,舰船目标具有形状细长、多个
【机 构】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室,中国电子科技集团公司第五十四研究所
【基金项目】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室开放基金资助项目(XX17629X009)
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随着深度学习在计算机视觉、图像处理以及遥感信息处理领域的逐步应用,目标检测识别、图像语义分割等应用取得了巨大的突破。但是遥感影像目标中,舰船目标具有形状细长、多个目标紧密排列等特点,应用传统的目标检测框架易出现漏检、误检等问题。针对上述问题,提出基于Mask R-CNN框架的舰船目标检测识别方法,通过候选框与像素分割曲线相结合的思路,较好地解决了紧密排列舰船目标的检测问题。实验结果表明,基于Mask R-CNN的舰船目标检测结果具有较高的准确度,在解决紧密排列目标和多尺度目标的检测问题上具有较好性能。
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