基于改进SSD算法的遥感影像小目标快速检测

作者：韩文轩; 阿里甫·库尔班^*; 黄梓桐

来源：新疆大学学报(自然科学版)(中英文), 2020, 37(02): 163-169.

DOI：10.13568/j.cnki.651094.651316.2019.11.18.0002

• 目标检测
• 深度学习
• 遥感影像
• SSD

针对遥感影像小目标检测难度大、准确率低、耗时长等问题,本文提出一种基于改进SSD算法以提升遥感影像小目标实时检测精度的方法.(1)采用深度可分离卷积代替普通卷积层,从而减少计算量、加快目标检测速度;(2)修改SSD网络层数,最终使用7个卷积层的SSD作为检测器,选取其中4个卷积层的输出进行检测,进一步减少模型复杂度和训练难度;(3)修改了每个检测层所产生的候选框大小,提高检测精度.实验结果表明:所提出的模型平均准确率达到82.40%,平均每张影像检测耗时1.86 s,充分验证了该方法的有效性.本文提出的基于改进的SSD算法在遥感影像小目标检测中具备有效性和实时性,在遥感影像小目标检测任务中效果良好.

• 单位
  新疆大学