典型文献
基于改进YOLOv3的遥感图像目标检测算法
文献摘要：
针对遥感图像中小目标数量多且检测困难、漏检误检现象严重等问题,基于YOLOv3算法修改损失函数、调整图片输入尺寸、采用多尺度训练、加入标签平滑策略,提高了模型对遥感图像中小目标的检测能力.训练结果表明,基于改进YOLOv3的遥感图像目标检测算法在公开数据集VISDrone2019中的平均准确率为19.9％,基本能够满足遥感图像小目标的检测要求.
文献关键词：
YOLOv3;遥感图像;目标检测;小目标
中图分类号：
作者姓名：
雷亮;梁明辉;尹衍伟;李小兵;和圆圆;秦兰瑶
作者机构：
重庆科技学院 智能技术与工程学院,重庆 401331
文献出处：
引用格式：
[1]雷亮;梁明辉;尹衍伟;李小兵;和圆圆;秦兰瑶-.基于改进YOLOv3的遥感图像目标检测算法)[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2022(02):58-63
A类：
VISDrone2019
B类：
YOLOv3,遥感图像,图像目标检测,目标检测算法,小目标,漏检,损失函数,多尺度训练,标签平滑,检测能力,公开数据集,平均准确率,本能,检测要求
AB值：
0.285415
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