典型文献
改进SSD的飞机遥感图像目标检测
文献摘要：
针对当前飞机遥感图像目标检测算法的精度和实时性不能兼顾的问题,提出了基于SSD(Single Shot MultiBox De-tector)的飞机遥感图像目标检测算法.首先使用经过改进后的深度残差网络替换SSD的骨架网络,对于特征图之间缺少特征信息关联和特征通道间缺少差异性权重值的问题,设计了一种含有特征感受野增强模块与注意力机制模块的新型特征金字塔网络.该网络用以融合不同层级的特征信息和训练特征通道间的权重系数,使得深层网络和浅层网络都得到结构层次丰富的融合特征,为后续网络的分类与定位提供了良好的前提.另外,在改进后的SSD算法中还使用了聚焦分类损失函数来解决正负样本不平衡的问题.在飞机遥感数据集上进行相关实验,精度均值达到92.45％,每秒帧率为35.6.结果 表明,改进后的SSD算法能够同时兼顾高检测精度和实时性.
文献关键词：
目标检测;遥感图像;特征融合;感受野增强;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
王浩桐;郭中华
作者机构：
宁夏大学物理与电子电气工程学院,宁夏银川750021;宁夏沙漠信息智能感知重点实验室,宁夏银川750021
文献出处：
引用格式：
[1]王浩桐;郭中华-.改进SSD的飞机遥感图像目标检测)[J].液晶与显示,2022(01):116-127
A类：
B类：
SSD,遥感图像,图像目标检测,目标检测算法,Single,Shot,MultiBox,De,tector,深度残差网络,特征图,特征信息关联,联和,权重值,感受野增强,注意力机制模块,特征金字塔网络,训练特征,权重系数,深层网络,结构层次,融合特征,损失函数,正负样本,样本不平衡,遥感数据,每秒,帧率,高检,检测精度,特征融合
AB值：
0.401373
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