【摘 要】
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针对传统机器学习方法在遥感影像目标检测应用中易受目标尺度、图像质量等因素影响,效率低下且扩展性不强的问题,提出将深度学习应用到遥感影像的目标检测领域.本文将Faster
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针对传统机器学习方法在遥感影像目标检测应用中易受目标尺度、图像质量等因素影响,效率低下且扩展性不强的问题,提出将深度学习应用到遥感影像的目标检测领域.本文将Faster R-CNN模型应用到污水处理厂的目标检测,该模型在目标检测中AP较高且不要求输入图像固定尺寸。仿真实验中,使用Resnet卷积神经网络(COCO数据集的预训练模型)对输入图像进行卷积和池化等操作自动提取目标特征,解决了传统方法提取特征费时费力问题,最终检测精确度达到90%。
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