[发明专利]一种遥感影像密集目标深度学习检测方法有效
| 申请号： | 201911354909.6 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111126287B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 马爱龙;陈鼎元;钟燕飞;郑卓 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种遥感影像密集目标深度学习检测方法，用于遥感影像密集目标提取。首先，将图像输入到深层的CNN基础网络中以获取特征图；其次，将深度卷积特征输入到密集目标提取框架中，以进行感兴趣区域提取(RPN分支)，对象分类和矩形框框回归。对于RPN分支，提出了高密度偏置采样器来挖掘更多具有高密度的样本(难样本)以提高检测性能。在密集目标提取框架之后采用Soft‑NMS来保留更多积极对象。最后，输出精炼的矩形框，以实现对密集物体的数量统计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 遥感 影像 密集 目标 深度 学习 检测 方法 | ||
【主权项】：
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