基于YOLOv3的光学遥感图像目标检测算法
针对目前算法对遥感图像中背景复杂、目标小而密集的复杂场景下的目标检测精度低的问题,提出了一种基于YOLOv3的改进算法,在YOLOv3的基础上,结合了密集连接网络,利用密集连接块来提取深层特征,增强特征传播,同时引入Distance-IoU(DIoU) loss作为坐标预测的损失函数,使边界框的定位更加准确,此外针对目标间相互遮挡的情况,改进了传统的非极大值抑制算法,使用DIoU代替IoU来克服虚假抑制的问题.对所提算法在三个经典的遥感数据集上进行了测试,实验结果证明,所提方法具有更高的检测精度.
遥感、遥感图像、卷积神经网络、目标检测、YOLOv3网络、密集连接
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TP753(遥感技术)
天津市自然科学基金重点项目;天津市科技计划;天津市科技计划
2021-12-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
501-509