【摘 要】
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卫星遥感监测器下的机场区域多类目标检测在实际生活中有着重大的军用和民用意义。为了有效提升机场区域遥感图片的检测精确率,以主流目标检测方法中更快的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)为基础框架,针对数据侧提出了ReMD数据增强算法。同时使用更具深度的残差神经网络(ResNet)以及特征融合部件-特征金字塔网络(FPN)来提取机场区域目标更鲁棒的深层区分性特征。在末端检测网络添加新的全连接层并
【机 构】
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空军工程大学 航空工程学院,西安 710038;西北工业大学 无人系统技术研究院,西安 710072
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卫星遥感监测器下的机场区域多类目标检测在实际生活中有着重大的军用和民用意义。为了有效提升机场区域遥感图片的检测精确率,以主流目标检测方法中更快的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)为基础框架,针对数据侧提出了ReMD数据增强算法。同时使用更具深度的残差神经网络(ResNet)以及特征融合部件-特征金字塔网络(FPN)来提取机场区域目标更鲁棒的深层区分性特征。在末端检测网络添加新的全连接层并根据目标的类间关联性组合softmax分类器以及4个logistic regression分类器进行机场
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