【摘 要】
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近年来,不同发展阶段的目标检测算法层出不穷,不少学者越来越关注目标检测算法面向工业界的应用,尤其是算法对实际场景是否有足够的鲁棒性。遥感图像是航空器或航天器在高空采集的俯瞰航拍图像集,对地球资源调查与开发、国土整治、环境监测、以及全球性研究有着重要的实用性价值。遥感图像的目标检测对于计算机视觉和数字图像处理方向的很多任务都有很重要的应用价值,因此具有很高的研究意义。随着人工智能技术的迅速发展,基于
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近年来,不同发展阶段的目标检测算法层出不穷,不少学者越来越关注目标检测算法面向工业界的应用,尤其是算法对实际场景是否有足够的鲁棒性。遥感图像是航空器或航天器在高空采集的俯瞰航拍图像集,对地球资源调查与开发、国土整治、环境监测、以及全球性研究有着重要的实用性价值。遥感图像的目标检测对于计算机视觉和数字图像处理方向的很多任务都有很重要的应用价值,因此具有很高的研究意义。随着人工智能技术的迅速发展,基于深度学习的目标检测算法在检测效率和速度方面取得了巨大的优势和成果。考虑到目前流行的目标检测算法基于的anchor机制所需的NMS操作导致网络参数量大,训练时间增长,以及两阶段检测算法检测速度慢,实时检测消耗时间长等问题,本文选择使用基于Anchor-free的单阶段目标检测算法对遥感图像目标检测进行研究,主要工作分为三个部分。首先,本文采用了在检测精度和检测速度上均优于当前部分主流检测框架且基于Anchor-free机制的Center Net算法,在DOTA-v1.5遥感图像数据集上进行目标检测实验。为了提高网络对遥感数据集的适用性和检测效果,对Center Net网络进行改进。先对遥感数据集进行预处理,以适应Center Net网络,提高网络对遥感图像的检测有效性。针对Center Net网络的主干网络Hourglass-104参数量大,训练时间过长的情况,对Center Net算法的网络结构进行改进,提出了Center Net-DSC算法。在保持精度平衡的情况下,减少网络参数,提高网络的检测速度,平均检测时间减少了0.011s。然后,针对遥感图像具有观测面积大但目标实例相对较小,目标尺寸差异较大且分布不均匀等特点,本文提出了Center Net-DSC-Attention算法,在之前改进的基础上引入了注意力机制,在主干网络Hourglass-104中插入轻量级的注意力机制模块,加入注意力机制后的Center Net-DSC-Attention网络能很好地学习到遥感图像中的目标特征,强调实例信息,抑制背景信息,提高数据集中分布密集的小目标的检测精度。最后针对Center Net-DSC-Attention网络参数量大、网络模型体积占比大等问题,对模型进行压缩,减少模型中权重为0的多余枝节,在保持精度不下降的情况下,减少网络参数和模型体积。
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