Journal of Photogrammetry and R emote Sensing . 2013G. Cheng, J. Han, L. Guo, X. Qian, P. Zhou, X. Yao, and X. Hu, "Object detection in remote sensing imagery using a discriminatively trained mixture model," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 85, pp. 32-43,...
提取的信息随后被用于提高检测网络的性能。实验表明,与只使用少数注释数据的监督学习相比,本文的方法大大改善了检测性能。实验结果证明,当训练数据集中只有少数目标物体被注释时,有可能取得可接受的检测结果。 1、介绍 目前最先进的物体检测系统是用大量的注释数据来训练的。例如,用于物体检测的VOC2007 trainval数据集有1...
一般来说,光学遥感图像是从400 ~ 760nm范围内的机载或卫星源采集的。大量的多光谱图像和高分辨率RGB图像是免费的规模很大,有一个日益增长的兴趣在各种应用程序中,如降维,分割,分离,数据融合,目标detectionand跟踪[,和分类或识别。近年来,地理空间目标检测因其在环境监测、生态保护、灾害响应等方面的重要作用而受到广...
时间: 2024年 期刊名称:TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING(地球科学与遥感学报) 论文地址: https://doi.org/10.1109/TGRS.2024.3363057中科院分区: 2区 作者: Yin Zhang , Mu Ye , Guiyi Zhu , Yo…
得益于此以及一些公开可用的自然图像数据集,如Microsoft Common Objects in Context (MSCOCO)和PASCAL Visual Object Classes (VOC) ,许多基于深度学习的目标检测方法在自然场景图像中取得了巨大的成功。然而,尽管在自然图像中取得了显著的成功,但将基于深度学习的目标检测方法直接应用于光学遥感图像中存在困难。正如我们...
Object detection in optical remote sensing images: A survey and a new benchmark 光学遥感图像中的目标检测:调查和新基准 最近人们投入了大量的精力来提出光学遥感图像中物体检测的各种方法。然而,目前对光学遥感图像中目标检测的数据集和基于深度学习的方法的调查还不够。此外,大多数现有数据集都存在一些缺点,例如...
Object detection in optical remote sensing images, being a fundamental but challenging problem in the field of aerial and satellite image analysis, plays an important role for a wide range of applications and is receiving significant attention in recent years. While enormous methods exist, a deep ...
文章:Small-Object Detection in Remote Sensing Images with End-to-End Edge-Enhanced GAN and Object Detector Network 摘要 与大物体相比,遥感图像中的小物体检测性能并不理想,尤其是在低分辨率和嘈杂的图像中。一种基于生成对抗网络(GAN)的模型,称为增强超分辨率GAN(ESRGAN),具有出色的图像增强性能,但是重建的图...
Paper :Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection Paper 代码:https://github.com/zcablii/Large-Selective-Kernel-Network Abstract 最近关于遥感物体检测的研究主要集中在改进旋转包围框的表示方法上,但忽略了遥感场景中出现的独特的先验知识。这种先验知识是非常重要的,因为微小的遥感物体可能...
ORSIm:A Novel Object Detection Framework in Optical Remote Sensing Imagery Using Spatial-Feature 摘要 近年来,随着星载成像技术的飞速发展,光学遥感图像中的目标检测受到了广泛的关注。虽然许多先进的研究工作都使用了强大的学习算法,但不完全特征表示仍然不能有效地、高效地处理图像变形,尤其是目标缩放和旋转。为此,...