目标检测特征融合Faster Rcnn遥感图像因为其自身小目标多,密集的特点而对于目标检测任务是一个挑战.设计一种多层特征融合的Faster Rcnn,丰富各特征层的信息,平衡位置信息和分类信息.算法采用ResNet作为骨干网络提取特征,通过自上而下的特征融合,得到多尺度特征图,从而增强位置信息和分类信息以得到更加精准的检测结果.与...
基于改进的Faster R-CNN目标检测算法研究.pdf,摘要 基于改进的Faster R-CNN 目标检测算法研究 近年来,计算机视觉在日常生活中的重要作用日益凸显。目标检测作为计算 机视觉的基本工作之一,得到了普遍的应用,不仅可以对目标进行识别还可以对 图片、视频等资料进行解释,可
本发明实施例提供了一种基于改进Faster‑Rcnn的遥感图像目标检测方法及装置,其特征在于,包括:获取待识别图像;通过初步特征提取层,得到第一特征图、第二特征图和第三特征图,所述第二特征图高于所述第一特征图,并低于所述第三特征图,辨别特征提取层根据所述第一特征图、第二特征图和第三特征图,通过卷积计算、坐标...
直接在待检测图像上进行训练，主要将图像划分成为一些网 格，每个网格都检测以网格为中心的目标，它是牺牲准确性 来换取目标检测速度的方法。基于分类的目标检测算法的典型代表是Fastw -RCNN 算 法。文献[3]中的算法主要使用卷积神经网络通过搜索的方 法选择出待检测图像中的候选区来进行高层次的特征提取和 表示，...
基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测软件是由安徽理工大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1213500,属于分类,想要查询更多关于基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
本发明公开了一种基于改进Faster RCNN的遥感图像目标检测方法.包括以下步骤:步骤一:构建遥感图像数据集;步骤二:搭建一个改进Faster RCNN的网络模型;步骤三:利用步骤一中的遥感图像数据集,以及步骤二中的改进Faster RCNN网络模型进行训练,获得优质网络模型;步骤四:将待检测的遥感图片输入到步骤三中的优质网络模型,获得目...
摘要针对基于区域的目标检测算法中定位精度不高的问题，本文提出了一种分裂机制的改进Faster RCNN算法。该算法首先选择特征提取能力强的卷积神经网络(CNN)作为骨干网络进行特征的提取;然后通过12种不同Anchors产生候选目标区，以进一步提升检测的精确度;最后将得到的特征分别传送到两个子网络，分别实现分类与定位。分类网络...
Faster R-CNN算法是一种基于区域建议网络的深度学习网络模型,近年被提出并应用于目标检测与识别领域.Faster R-CNN算法中区域建议网络的创新性提出,使之相对于经典的R-CNN算法和FastR-CNN算法有效地提高了目标检测的速度.本文分析了Faster R-CNN算法中区域建议网络的实现方法,并在区域建议网络的包围盒尺寸设置中引入...
HAO Z H,ZHANG X Y,CHEN Z C,et al.Target extraction of sewage treatment plant based on improved Faster R-CNN[J].Journal of Henan Polytechnic University(Natural Science),2024,43(1):68-77. 关键词 深度学习;目标检测;污水处理厂目标提取;...
根据目标检测算法中出现的目标漏检和重复检测问题,本文提出了一种基于双阈值-非极大值抑制的Faster R-CNN改进算法.算法首先利用深层卷积网络架构提取目标的多层卷积特征,然后通过提出的双阈值-非极大值抑制(DT-NMS)算法在RPN阶段提取目标候选区域的深层信息,最后使用了双线性插值方法来改进原RoI pooling层中的最近邻插值...