全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
- 基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
- 作者： 刘裕芸 刘春阳 周绍鸿 张永城 王德金 来源： 机电工程技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 数据增强 RCNN 深度学习 Faster 飞机目标检测
- 描述： 基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
- 基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测
- 作者： 周绍鸿 方新建 刘鑫怡 张潆丹 严盛 来源： 机电工程技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 目标检测 RCNN 深度学习 Faster 迁移学习
- 描述： 为了提高遥感影像飞机目标检测的准确性和泛化能力，需要解决背景复杂、尺度多变、目标密集、飞机朝向不确定和特征不明显等问题。但现阶段训练数据量有限，初始训练需要消耗大量算力和时间，容易出现过拟合现象。因此，需要优化模型结构和训练过程。针对上述问题，首先引入一种迁移学习的策略，在Faster-RCNN模型训练之前，加载MS COCO数据集预先训练好的权重，使模型快速收敛，节约了大量的训练时间。然后以ResNet50替代原Faster-RCNN的VGG16特征提取网络，更好地利用深层次的语义信息，在此基础上结合FPN网络，并对原Faster-RCNN的9种锚框增加为15种锚框，通过融合多尺度特征图以获得更丰富的特征表示，从而提高网络检测和定位目标的能力。以RSOD-Dataset数据集为例进行飞机目标检测实验，同时比较不同检测算法的性能；再以NWPU VHR-10数据集验证模型的泛化性和稳定性，实验结果表明：改进的Faster-RCNN在RSOD-Dataset数据集上的精确率为97.54%；在NWPU VHR-10数据集上的精确率为98.27%。通过迁移学习和改进Faster-RCNN的网络结构，可以实现在数据量较少的情况下高精度目标检测，且泛化能力较强，所提方法可以利用于其他目标检测和识别，具有较好的推广意义。