基于深度卷积神经网络的航拍目标检测

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针对航拍图像中存在背景庞杂、目标尺寸小等原因导致目标不易检测的问题,采用深度卷积神经网络构建目标检测模型,并引入深度残差网络作为前置网络,提高模型的学习与训练能力,解决由网络加深而产生的退化问题。针对小目标在深层网络的特征提取过程中会逐渐减弱甚至消失的问题,采用横向连接的特征金字塔结构,将浅层特征信息与深层语义信息进行融合,提高对小目标的特征提取能力。实验证明,该方法有效地提高了对航拍图像中小目标检测的准确率与鲁棒性。
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