可变形网络与迁移学习相结合的电力塔遥感影像目标检测法

来源 :测绘学报 | 被引量 : 4次 | 上传用户：leosky_001

【摘要】

：

电力塔是电力基础设施的重要组成部分,对其进行检测是必不可少的工作。针对当前遥感影像电力塔检测算法精度低,效果差的问题,本文基于可变形网络和迁移学习对Faster R-CNN进行改进,提出一种基于遥感影像的电力塔检测框架。该框架主要分为两个部分:①特征提取子网络,即利用可变形网络模型改进卷积层,来提高模型对于电力塔几何形变的特征提取能力;②目标检测子网络,即通过模型迁移,将由特征提取子网络训练获得的

【作者】

：

郑鑫潘斌张健

【机构】

：

武汉大学遥感信息工程学院

【出处】

：

测绘学报

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

目标检测遥感影像可变形网络迁移学习 Faster R-CNN object detection remote sensing imagery deform

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