典型文献
改进Faster R-CNN网络的航拍小目标检测研究
文献摘要：
针对航拍图像中目标尺度变化大和小目标难以检测的问题,基于Faster R-CNN算法提出一种多尺度航拍目标检测算法网络MS-R-CNN.MS-R-CNN选用Res2Net特征提取网络替换VGG网络,在更有效提取特征的同时降低了模型参数量,改进后的特征提取网络与特征金字塔网络融合,将高分辨率、语义弱的特征和低分辨率、语义强的特征相结合,提高对小目标的检测精度.通过分析数据集并调整锚框的大小及数量,使网络适应多尺度目标的检测.通过测试数据集进行分析实验,结果表明,MS-R-CNN算法的平均精度达到了66.2％,较Faster R-CNN算法精度提升了16.1％.
文献关键词：
Faster R-CNN;深度学习;小目标;多尺度检测
中图分类号：
作者姓名：
刘晋川;黎向锋;刘安旭;左敦稳;赵康
作者机构：
南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016
文献出处：
引用格式：
[1]刘晋川;黎向锋;刘安旭;左敦稳;赵康-.改进Faster R-CNN网络的航拍小目标检测研究)[J].电子设计工程,2022(15):55-60,65
A类：
B类：
Faster,小目标检测,航拍图像,标尺,尺度变化,目标检测算法,法网,Res2Net,特征提取网络,VGG,有效提取,提取特征,模型参数量,特征金字塔网络,网络融合,低分辨率,检测精度,锚框,网络适应,多尺度目标,测试数据,精度提升,多尺度检测
AB值：
0.363586
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