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遥感影像目标检测的轻量化密集连接网络

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针对无人机遥感影像中可能出现的多个密集的小目标,在检测时会出现误检、漏检的难点问题,本文提出了一种基于YOLO v4的具有密集连接网络模块的遥感影像轻量化目标检测算法,实现了对无人机遥感影像中车辆小目标的高精度识别.首先,对YOLO v4主干网络CSP Darknet53的卷积层采用密集连接、稀疏连接两种处理方式,加强特征的提取和重复使用,以缓解梯度消失问题;然后,对此模块进行模型剪裁,减少网络层数并定义为新的密集连接网络模块;最后,在NWPU-VHR-10数据集和笔者所在课题组制作的Vehicle-850无人机影像数据集上进行了对比试验并取得了较好的效果.本文改进后的网络结构在提高遥感影像目标检测准确率的同时,缩短了网络模型的收敛时间,减少了模型占用的内存空间,提高了遥感影像中目标检测的速度.
A lightweight dense connection network for object detection of remote sensing images

刘继、杨军

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目标检测 无人机遥感影像 YOLO v4 轻量化 密集连接

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2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(10)
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