【摘 要】
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针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷,导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题,为提高对遥感图像中小目标的检测能力,提出一种基于RFBNet的改进算法.该算法以RFBNet为框架,首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积,以扩展感受野丰富输出,进而强化对弱特征的提取能力;然后设计多尺度特征融合模块,丰富浅层特征图的抽象信息;最后设计稠密预
【机 构】
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长春理工大学电子信息工程学院,长春理工大学空间光电技术研究所基础技术实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(批准号:61890960),国家重点研发计划项目(批准号:2017YFC0803806).
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针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷,导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题,为提高对遥感图像中小目标的检测能力,提出一种基于RFBNet的改进算法.该算法以RFBNet为框架,首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积,以扩展感受野丰富输出,进而强化对弱特征的提取能力;然后设计多尺度特征融合模块,丰富浅层特征图的抽象信息;最后设计稠密预测模块,提前在较浅层整合上下文信息,使最后阶段的每层输出都含有丰富且联系紧密的多尺度特征信息.将该算法在
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为解决企业客户价值体现问题,提出一种TFA客户细分改进模型,以客户发展空间T、购买频次F和平均购买额A为指标,充分体现客户的价值和发展空间.首先,引入局部密度值ρ和信息熵H,改进K-means聚类算法,以优化传统K-means聚类方法初始聚类中心的选取问题;其次,通过搭建机器学习框架,对选取人工数据集及真实数据集进行聚类实验,验证模型的有效性.实验结果表明,该模型能有效分类客户,充分反映客户价值及其发展空间,并通过改进聚类算法提升了算法效率.
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