典型文献
基于Mask R-CNN的雾天场景目标检测
文献摘要：
针对雾天遥感图像目标检测困难的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的改进方法.在Mask R-CNN的基础上加入去雾算法,使雾天情形下检测精度提升18.71％,有效改善雾天场景下目标检测的效果.为进一步提高遥感图像中多尺度目标的检测精度,采用基于最优的特征组合的循环神经网络代替特征金字塔结构,减少了特征信息在传递过程中的流失;重新设计区域建议网络生成候选框的尺寸,并采用Soft-NMS筛选候选框,减小候选框的回归误差.经过实验分析,改进后算法的检测精度和召回率分别提升5.37％和6.37％.
文献关键词：
遥感图像;去雾;循环神经网络;区域建议网络(RPN)
中图分类号：
作者姓名：
张芯睿;赵清华;王雷;董旭彬
作者机构：
太原理工大学,太原 030000;中国科学院空天信息研究院,北京 100000
文献出处：
引用格式：
[1]张芯睿;赵清华;王雷;董旭彬-.基于Mask R-CNN的雾天场景目标检测)[J].电光与控制,2022(12):83-88
A类：
B类：
Mask,雾天,遥感图像,图像目标检测,改进方法,去雾算法,天情,检测精度,精度提升,多尺度目标,特征组合,循环神经网络,特征金字塔结构,特征信息,传递过程,重新设计,区域建议网络,候选框,Soft,NMS,召回率,RPN
AB值：
0.341171
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