典型文献
基于残差收缩网络的遥感图像目标检测算法
文献摘要：
针对于遥感图像中背景复杂噪声多、小目标多且排布密集、目标尺度差异大等问题,提出了一种改进通道注意力与残差收缩网络的遥感图像目标检测算法.该算法借助卷积神经网络,以YOLOV3模型作为基础网络,选择Mosaic图像增强的方式进行数据预处理,采用深度残差收缩模块重构了特征提取网络,并结合通道注意力机制与组合池化构建空间金字塔池化融合层,采用CIOU进行定位损失计算,最终实现遥感图像目标检测.实验结果表明:改进算法相比于原算法的总体mAP由89.2％提升至92.2％,获得了更好的性能表现.
文献关键词：
通道注意力;特征融合;遥感图像;残差收缩网络
中图分类号：
作者姓名：
高晔;郭松宜;厍向阳
作者机构：
西安科技大学 计算机科学与技术学院,西安 710054
文献出处：
引用格式：
[1]高晔;郭松宜;厍向阳-.基于残差收缩网络的遥感图像目标检测算法)[J].计算机工程与应用,2022(17):93-100
A类：
组合池化
B类：
残差收缩网络,遥感图像,图像目标检测,目标检测算法,复杂噪声,小目标,排布,标尺,尺度差异,YOLOV3,Mosaic,图像增强,数据预处理,残差收缩模块,特征提取网络,合通,通道注意力机制,空间金字塔池化,CIOU,损失计算,改进算法,mAP,特征融合
AB值：
0.318555
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