【摘 要】
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为解决传统的目标检测算法难以满足遥感图像数据爆发式增长需求这一问题,文章提出基于深度学习的遥感图像目标检测系统软件。首先,为给深度学习网络训练提供高质量的样本数据
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为解决传统的目标检测算法难以满足遥感图像数据爆发式增长需求这一问题,文章提出基于深度学习的遥感图像目标检测系统软件。首先,为给深度学习网络训练提供高质量的样本数据,在GIS平台上实现了样本标注功能和数据集兼容性转换功能,并提供图像预处理方法对样本进行扩充;其次,针对遥感图像场景分类与遥感图像特定目标检测,应用深度学习技术,分别实现了模型训练、迁移学习、目标检测等功能;最后,采用了形态学处理、矢量化、直角化约束等方法,对遥感图像场景分类的效果进行改善。实验结果表明,文章的遥感图像目标检测系统在遥感图像场景分
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