改进YOLOv3模型的GF-2卫星影像车辆检测

摘要：

针对卫星影像上车辆的漏检问题,该文对深度学习YOLOv3模型进行了网络改进,并用于高分二号卫星影像车辆检测.该方法通过减少原特征提取网络darknet-53的层数来降低网络复杂度,并在原YOLOv3模型3个尺度的基础上进行了尺度扩充以提高对小目标的检测能力.实验结果表明,改进后的YOLOv3模型较好地克服了多数深度学习算法不擅长检测小目标的短板,不仅检测结果比原算法更为精确,而且训练和检测速度也更快,具有一定的优势.

关键词：高分二号卫星;遥感图像;YOLOv3;车辆检测;深度学习

所属期刊栏目：46

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;广西自然科学基金一创新研究团队项目;遥感科学国家重点实验室开放基金

在线出版日期：2022-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：147-154