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摘要
鉴于深度学习在图像识别领域的重大进展,在无人直升机自主着舰的应用背景下,针对较为复杂的着舰环境和着舰标志设计,采用单级多区域检测(SSD)网络对着舰标志进行识别。针对SSD网络对小目标识别率低的缺点,基于深度残差网络和特征金字塔网络结构对SSD网络进行了改进,使用ResNet101代替VGG-16网络,并利用特征金字塔网络结构改进传统上采样结构,将检测网络的高层语义信息融入低层特征信息中,最后通过实验验证了改进网络的识别效果。
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鉴于深度学习在图像识别领域的重大进展,在无人直升机自主着舰的应用背景下,针对较为复杂的着舰环境和着舰标志设计,采用单级多区域检测(SSD)网络对着舰标志进行识别。针对SSD网络对小目标识别率低的缺点,基于深度残差网络和特征金字塔网络结构对SSD网络进行了改进,使用ResNet101代替VGG-16网络,并利用特征金字塔网络结构改进传统上采样结构,将检测网络的高层语义信息融入低层特征信息中,最后通过实验验证了改进网络的识别效果。
