【摘 要】
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针对遥感图像中由于背景复杂、目标外观多样和方向任意而导致的检测精度不高的问题,提出一种基于强监督的部件模型方法.该方法针对目标的每个方向范围训练子模型,同时训练集
【机 构】
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上海交通大学自动化系,系统控制与信息处理教育部重点实验室
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针对遥感图像中由于背景复杂、目标外观多样和方向任意而导致的检测精度不高的问题,提出一种基于强监督的部件模型方法.该方法针对目标的每个方向范围训练子模型,同时训练集除了标注出目标的外接矩形,还标注出每个部件的位置及其语义.模型训练时,首先,通过对训练集图像建立多尺度方向梯度直方图（HOG）特征金字塔,且根据目标部件标注信息采用最小生成树（MST）算法初始化模型结构;其次通过隐支持向量机（LSVM）方法训练出多个对应不同方向区域的子模型,每个子模型由一个目标滤波器和多个两倍分辨率的部件滤波器,以及位置关系模型
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