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摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络的遥感图像目标检测方法,主要解决现有技术不能很好地识别外观歧义的遥感目标,和不能获取足够目标语义信息的问题。其实现步骤是：1.采集遥感图像构建数据集,并将数据集划分为训练集和测试集；2.构建网络模型,该模型包含特征提取子网络,RPN候选框生成网络,上下文信息融合子网络以及多区域特征融合子网络；3.用训练集训练模型,直至训练的迭代次数等于预设的终止次数；4.将测试图像输入到训练好的模型中,得到目标检测的结果。本发明能强化特征的表达能力,丰富目标的语义信息,使目标更具有辨识性,提高了检测的精度,可用于资源勘探、灾害监测和城市规划的遥感图像目标检测。
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