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为进一步提高遥感图像的小目标识别率,本文提出一种基于双向金字塔特征融合的卷积神经网络.首先将网络最后一层的卷积层特征输出与相邻上一层的卷积层特征输出相结合,构成自顶向下的金字塔特征层,还考虑将浅层的卷积层特征输出与相邻下一层的卷积层特征输出相结合,构成自底向上的金字塔特征层,融合双向结合的金字塔特征.其次为保留更多小目标空间位置信息,将网络的第一个降采样层改为两个3×3的卷积层.此外利用K-means++聚类算法对目标候选框的个数和宽高比进行聚类分析.最后采用1×1的卷积减小网络模型的维度,提高网络