利用R—FCN的光学卫星影像典型目标检测

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传统的目标检测方法主要依靠人工设计特征,难以适用于海量遥感图像的多类目标检测任务。本文针对高分辨率光学卫星遥感影像中的舰船、飞机、储存罐和桥梁等目标,提出了一种利用R—FCN网络的多类目标检测方法。首先通过人工判读在影像中标注兴趣目标,构建样本库;然后使用样本库对R—FCN网络进行训练;最后,设计了重叠裁切和总体非极大值抑制策略,利用训练好的R—FCN模型完成目标检测。本文充分利用了深度卷积特征,避免了人工设计特征问题。通过在高分二号卫星数据集上进行的对比实验结果表明,本文方法能够快速准确地对多类目标同时
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