典型文献
基于 FFC-SSD模型的光学遥感图像目标检测
文献摘要：
面向高效、高精度光学遥感图像目标检测应用,重点针对提升SSD(single shot multibox detector)模型对图像中聚集分布的小尺寸目标检测精度的难点,提出一种FFC-SSD(multi-scale feature fusion&clustering SSD)改进模型;设计目标框分组聚类(BGC)模块,采用分组聚类的方法获得更符合目标样本尺寸分布的默认目标框参数并给予小尺寸目标更多关注,以有效提升网络对目标位置信息的提取能力;设计反池化高效多尺度特征融合(MSFF)模块,以在增强模型目标特征提取能力的同时有效减小模型效率损耗.实验结果显示了所提模型对光学遥感图像目标检测的有效性与适用性,较好地实现了精度与效率的平衡,对小尺寸目标具有较高的检测精度.
文献关键词：
图像处理;目标检测;光学遥感图像;多尺度特征融合;聚类
中图分类号：
作者姓名：
薛俊达;朱家佳;张静;李晓辉;窦帅;米琳;李子扬;苑馨方;李传荣
作者机构：
中国科学院空天信息创新研究院,中国科学院定量遥感信息技术重点实验室,北京100094;中国科学院大学,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]薛俊达;朱家佳;张静;李晓辉;窦帅;米琳;李子扬;苑馨方;李传荣-.基于 FFC-SSD模型的光学遥感图像目标检测)[J].光学学报,2022(12):130-140
A类：
MSFF
B类：
FFC,SSD,光学遥感图像,图像目标检测,检测应用,single,shot,multibox,detector,聚集分布,小尺寸,检测精度,scale,feature,fusion,clustering,改进模型,设计目标,分组聚类,BGC,尺寸分布,默认,目标位置,位置信息,池化,多尺度特征融合,增强模型,目标特征,特征提取能力,精度与效率
AB值：
0.363822
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