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摘要
针对大量高分辨率遥感影像中的小目标检测问题,文章提出一种基于SSD检测网络改进后的目标检测算法实现遥感影像小目标检测。第一,针对遥感影像中数据量不足的问题,利用迁移学习的策略对特征提取网络进行模型预训练,得到对图像较低层级特征具有较好提取能力的特征提取网络;第二,修改SSD网络架构的特征提取网络层级,使用更多尺度的特征提取层进行检测,同时使用Adam优化算法进行训练,提高对遥感影像小目标的识别精度。实验结果表明,利用迁移学习的策略和修改SSD网络架构的方式,可以将通用深度学习目标检测算法应用于遥感影像中的小目标检测,检测性能有所提高。
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单位山东理工大学; 建筑工程学院
