本发明公开了一种基于深度学习航空遥感目标检测的方法,包括数据增广,以提升检测精度,其中数据增广采用仿射变换和领域插值。针对多尺度问题尤其是小目标物体的检测问题,从头训练检测网络,在网络中使用批归一化,同时提升学习率,这样可以更好的适应检测任务。同时,设计特征提取网络结构,为了减少局部信息的损失,去除最大池化,用卷积替换来进行下采样,同时更新网络结构中的卷积核,使得局部信息得到保留,以提高检测器对航空遥感目标的检测性能。
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