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使用深度学习方法进行遥感图像的目标检测已成为当前的研究热点。由于遥感图像中存在目标方向性不定、目标分布密集和目标尺度变化大等问题,直接将自然场景下目标检测方法应用于遥感图像目标检测任务中,并不能获得满意的效果。提出了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像目标检测算法,首先设计了多尺度模块,将高层语义特征与低层细节特征进行特征融合,得到多尺度融合特征以处理目标尺度变化较大的问题;然后设计了新的旋转矩形候选框完成遥感图像目标的定位,以处理目标方向性不定的问题;最后利用优化的非极大值抑制算法优化处理后的结果。