改进区域建议的遥感图像目标检测方法研究

作者：姜德文; 和晓军^*

来源：沈阳理工大学学报, 2022, 41(01): 26-44.

• 遥感图像
• 目标检测
• 多尺度
• 残差网络

针对常见的目标检测模型对遥感图像检测效果差、小目标容易丢失的问题,提出基于区域建议方法Faster R-CNN的改进模型。首先,在原有模型的基础上使用残差网络ResNext作为特征提取层,增强模型的特征提取能力,获得更多深层语义信息;其次,在残差网络上设置多尺度特征输出,构建特征金字塔(FPN),增加模型对小目标的检测能力;最后,改进多尺度特征的检测过程,对挑选出的区域建议进行特征融合,丰富特征信息,提高检测性能。使用遥感图像目标检测的大规模基准数据集DIOR对改进的Faster R-CNN模型进行训练和测试,实验结果表明,多个目标类别的检测准确率得到提升,与原模型相比平均准确率提升10.6%。

• 出版日期2022
• 单位沈阳理工大学