一种基于Cascade R-CNN的遥感影像建筑物自动检测方法

作者：冯杰婷; 胡翔云^*

来源：测绘地理信息, 2021, S1: 53-58.

DOI：10.14188/j.2095-6045.2020032

• 建筑物
• 自动检测
• Cascade R-CNN
• Faster R-CNN

提出了一种基于Cascade R-CNN的建筑物自动检测方法,在自己制作的建筑物数据集上,将经典的Faster RCNN训练结果作为基准实验数据,同时利用候选区域提取卷积神经网络和多阶段级联模块训练数据集。在测试集上利用训练模型进行建筑物检测,得到每张影像中建筑物的类别、位置和置信度,并通过多项评估指标进行检测结果的精度评定。实验结果证明,该方法相比其他方法有更好的检测效果,在建筑物检测上有一定的实用性和优越性。

• 单位
  武汉大学