【摘 要】
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针对无人机航拍图像小目标检测整体精度低、漏检误检的问题,提出了一种新的基于强化底层特征的多尺度小目标检测方法。该方法以Faster R-CNN-ResNet-50-FPN为基础模型,首先,设计提出了新的Det Net-59特征提取网络;其次,设计了扁平的Flat-FPN特征融合网络来提高强化底层特征;最后通过引入soft-NMS解决小目标重叠问题。所提出的算法在VOC2007和Vis Drone2
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国科学院大学,中国科学院光电信息处理重点实验室,辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室
【基金项目】
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中国科学院科技创新重点基金资助项目(Y8K4160401)。
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针对无人机航拍图像小目标检测整体精度低、漏检误检的问题,提出了一种新的基于强化底层特征的多尺度小目标检测方法。该方法以Faster R-CNN-ResNet-50-FPN为基础模型,首先,设计提出了新的Det Net-59特征提取网络;其次,设计了扁平的Flat-FPN特征融合网络来提高强化底层特征;最后通过引入soft-NMS解决小目标重叠问题。所提出的算法在VOC2007和Vis Drone2019数据集上进行仿真实验测试,在时间消耗提升不大于2%的情况下,m AP较基础模型提高了约11%,并且
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