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摘要
本发明提出了一种基于边界约束CenterNet的遥感目标检测方法,用于解决现有技术中存在密集小目标的检测精度和召回率较低的技术问题,实现步骤为：获取训练样本集；构建边界约束CenterNet网络；获取训练样本集的预测标签和嵌入向量；计算边界约束CenterNet网络的损失；对边界约束CenterNet网络进行训练；基于训练好的边界约束CenterNet网络获取目标检测结果。本发明通过角点约束池化层在受约束的池化区域内进行最大池化,提取目标周围精细特征,有效提高密集小目标的检测精度和召回率,同时利用边界约束卷积网络生成的边界约束标签约束预测框,得到更准确的目标预测框,进一步提高目标的检测精度。
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