【摘 要】
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针对常见的目标检测模型对遥感图像检测效果差、小目标容易丢失的问题,提出基于区域建议方法Faster R-CNN的改进模型.首先,在原有模型的基础上使用残差网络ResNext作为特征提取层,增强模型的特征提取能力,获得更多深层语义信息;其次,在残差网络上设置多尺度特征输出,构建特征金字塔(FPN),增加模型对小目标的检测能力;最后,改进多尺度特征的检测过程,对挑选出的区域建议进行特征融合,丰富特征信息,提高检测性能.使用遥感图像目标检测的大规模基准数据集DIOR对改进的Faster R-CNN模型进行训练和
【机 构】
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沈阳理工大学自动化与电气工程学院,沈阳110159
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针对常见的目标检测模型对遥感图像检测效果差、小目标容易丢失的问题,提出基于区域建议方法Faster R-CNN的改进模型.首先,在原有模型的基础上使用残差网络ResNext作为特征提取层,增强模型的特征提取能力,获得更多深层语义信息;其次,在残差网络上设置多尺度特征输出,构建特征金字塔(FPN),增加模型对小目标的检测能力;最后,改进多尺度特征的检测过程,对挑选出的区域建议进行特征融合,丰富特征信息,提高检测性能.使用遥感图像目标检测的大规模基准数据集DIOR对改进的Faster R-CNN模型进行训练和测试,实验结果表明,多个目标类别的检测准确率得到提升,与原模型相比平均准确率提升10.6％.
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针对轮胎缺陷检测中轮胎带束层区域的特殊结构导致该区域缺陷的识别效果较差问题,对轮胎带束层区域的X光图片进行3D重建来拆解其结构.使用循环一致生成对抗网络(CycleGAN)对带束层区域的图片进行3D重建,利用已知钢丝的固定结构作为先验知识来控制生成图像钢丝的角度,生成不同结构的钢丝图片,达到拆解带束层复杂结构的目的,通过对损失函数的修改及参数的选取提高重建效果.对自制数据集进行实验表明,不同倾斜角度、不同清晰程度的钢丝图片均有良好的重建效果.
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