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傳統(tǒng)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)方法的時(shí)間復(fù)雜度高且精準(zhǔn)率低，如何快速準(zhǔn)確地檢測(cè)遙感圖像中的特定目標(biāo)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。為解決這一問題，文中在 YOLO-V2目標(biāo)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，減少了卷積層數(shù)與維度，并結(jié)合特征金字塔思想，増加了檢測(cè)尺度，達(dá)到了提高檢測(cè)精度的目的。冋時(shí)給岀了一種基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)算法的通用處理框架，解決了無法直接處理大幅遙感圖像的問題。在DOTA數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明改進(jìn) YOLO-V2算法在15個(gè)類別上的精準(zhǔn)率和召回率均優(yōu)于 YOLO-V2算法，mAP值提高了0.12。在時(shí)間復(fù)雜度方面，所提方法略低于 YOLO-V2算法;在大小為416×416的圖像小塊上，改進(jìn) YOLO-V2算法相比 YOLO-V2檢測(cè)時(shí)間縮短了0.1ms。
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