【摘 要】
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针对黄河流域的河湖“四乱”问题中的“乱占”“乱建”问题,笔者提出一种基于深度学习的河湖“四乱”问题卫星遥感图像目标检测算法.首先,构建黄河疑似“四乱”问题的卫星遥感数据集;其次,使用RCAN图像超分辨率算法对该数据集进行数据增强,丰富数据集信息;最后,使用YOLOv4算法对增强后的数据集进行训练并得到实验结果.实验结果表明,结合RCAN算法后,YOLOv4算法的mAP得到提升.
【机 构】
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华北水利水电大学物理与电子学院,河南郑州450011
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针对黄河流域的河湖“四乱”问题中的“乱占”“乱建”问题,笔者提出一种基于深度学习的河湖“四乱”问题卫星遥感图像目标检测算法.首先,构建黄河疑似“四乱”问题的卫星遥感数据集;其次,使用RCAN图像超分辨率算法对该数据集进行数据增强,丰富数据集信息;最后,使用YOLOv4算法对增强后的数据集进行训练并得到实验结果.实验结果表明,结合RCAN算法后,YOLOv4算法的mAP得到提升.
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