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摘要
飞机检测一直是遥感图像分析领域的研究热点之一,遥感领域现有的检测方法检测流程复杂,难以实现整体优化,同时对于背景复杂的区域或者飞机密集停靠的区域检测精度较低。针对上述问题,本文提出一种基于MRNSSD(Multiscale Residual Network Single Shot Detector)模型的端到端的飞机目标检测方法。该方法通过一个前置的深度残差网络提取目标特征,后面再连接由多个卷积层构成的子网络对目标进行检测和定位。本文检测方法融合多个特征层的信息,同时设计一系列候选框的长宽比,以实现不同规格飞机的精准检测。本文的检测方法将所有检测流程整合在一个网络中,完全摒弃了繁琐的候选框提取阶段,更加简洁高效。实验结果表明,在场景复杂的遥感图像中,该方法能够达到较高的检测精度。
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单位中国科学院; 中国科学院大学; 中国科学院电子学研究所
