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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