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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感圖像飛機目標檢測模型

      基于神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感圖像飛機目標檢測模型

      2021-03-30 | rar | 5.74 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對遙感圖像飛機檢測中存在的背景復雜和目標尺度變化大等問題，提出基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感圖像飛機目標檢測模型DC-DNN。利用圖像底層特征制作像素級標簽完成全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（FCN）模型訓練，將FCN模型與 DBSCAN密度聚類算法相結合選取飛機目標的自適應候選區(qū)域，并基于VGG-16網(wǎng)絡提取候選區(qū)域高層特征以獲取飛機目標檢測框，同時通過檢測框抑制算法剔除重疊框和誤檢框，得到最終的飛機目標檢測結果。實驗結果表明，DC-DNN模型對于遙感圖像飛機目標檢測的準確率、召回率和F1值分別為95.78%、98.98%和0.9735，相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的檢測性能和泛化能力。

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