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航拍图像目标形态受颜色变化、长宽比变化以及复杂背景的影响大,待检测的目标相对于图片背景来说属于相对的小目标,特征提取不易。传统的图像处理方法检测效果差,通过采用深度学习的方法可以实现对航拍图像的准确检测。文章采用RetinaNet(Resnet+FPN+FCN)的方法成功解决这一难题题,实现了对于航拍图片的精准识别。RetinaNet中采用Focal loss损失函数,通过在原有的CE loss上乘以使易检测目标对模型训练贡献削弱的指数式,从而成功地解决了在目标检测时正负样本区域极不平衡而目标检测loss