两级上下文卷积网络宽视场图像小目标检测方法

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目标检测和识别已经在输电线路巡检中被广泛采用;然而由于宽视场图像数据量大,小目标相对宽视场较小,分辨率低,现有的图像金字塔、特征金字塔和多异构特征融合等方法虽能准确地检测大目标,但小目标的检测精度低,处理非常耗时,因而快速、准确地检测宽视场图像中小目标仍是一个挑战;提出一个两个Faster-RCNs级联的上下文宽视场小目标检测卷积网络,首先,针对降分辨率的宽视场图像,利用一个Faster R-CNN来检测目标的上下文区域,然后,针对上下文区域对应的高分辨率原始图像,利用Faster R-CNN来检测
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