基于参数量和感受野可调的遥感目标检测算法

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针对光学遥感图像目标检测存在多尺度目标检测及实时性不佳的问题,提出一种基于参数量和感受野可调的遥感目标检测算法,在保证精度的基础上可同时兼顾实时性。该算法以更快的区域卷积神经网络为基础,设计通道数可调模块和感受野可调模块,分别提升速度和精度,同时令全连接层维度根据目标类别数动态变化,以减少参数冗余。在DIOR遥感数据集上的实验结果表明,本文方法在达到最高精度时高于所有对比算法,检测速度比Faster R-CNN略高;在达到最高速度时,可达到实时性且同时具有较高的精度。
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