基于改进Mask RCNN算法的遥感建筑物检测

作者：熊风光; 董彪; 张鑫; 刘欢乐; 韩燮; 况立群

来源：计算机工程与设计, 2023, 44(01): 218-223.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2023.01.029

• 目标检测
• 遥感
• 深度学习
• 图像分割
• 图像处理

为解决部分遥感建筑物因为自身形状的不规则，导致传统矩形识别框算法对该类检测目标分割效果差，难以精确定位的问题，提出一种改进的Mask RCNN检测算法。改进Mask RCNN的主干网络FPN网络，简化特征融合过程，有效避免语义信息丢失；改进Mask RCNN的RPN网络，针对识别框的重复计算，提升其运算效率，提高检出率；调节mask掩膜参数，提高分割效果。实验结果表明，改进Mask RCNN目标检测算法的检测精度和召回率达到了99.80%和97.88%,较原算法分别提高了1.54%和1.65%,有效优化了遥感领域不规则建筑物的检测问题。

• 单位
  中北大学