【摘 要】
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近几年里深度学习在图像、语音和文本等方面均取得了突破性的进展。遥感领域也开始引入深度学习作为一项重要的分析处理技术。国内在应用深度学习进行遥感影像目标检测等任务
【机 构】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室
【基金项目】
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海洋公益性行业科研专项基金资助项目(201505002);中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室开放基金资助项目(EX166290025)
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近几年里深度学习在图像、语音和文本等方面均取得了突破性的进展。遥感领域也开始引入深度学习作为一项重要的分析处理技术。国内在应用深度学习进行遥感影像目标检测等任务时,多数直接采用世界上效果较好的网络模型,缺乏深层次网络设计能力。通过设计遥感影像目标检测深度学习网络模型,并研究遥感影像目标在卷积神经网络下的成像特性,利用卷积特征成像和反卷积成像,研究卷积结构与网络模型特征提取的关系,为遥感领域深度学习网络模型设计提供技术支持。实验结果表明,深度神经网络用于目标检测识别具有很好的检测准确度,可用于多种目标检测;特征可视化直观展示了遥感目标特征抽象的过程。
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