采用改进YOLOv3的高分辨率遥感图像目标检测

夏英; 黄秉坤

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采用改进YOLOv3的高分辨率遥感图像目标检测

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由于高分辨率遥感图像存在目标排列密集、尺寸差别大等情况,传统算法难以准确地对其进行目标检测。在YOLOv3算法的基础上,提出一种改进的高分辨率遥感图像目标检测算法(remote sensing-YOLO,RS-YOLO)。利用K-means聚类算法对数据集进行聚类,重新设计适合遥感图像的先验框;引入高斯模型计算预测框的不确定度,以提高网络对预测框坐标的准确度;使用弱化的非极大值抑制算法(soft non-aximum suppression,Soft-NMS)对预测框进行处理,增强算法对密集排列目标的检测能力。实验结果表明,改进后的算法能够对高分辨率遥感图像进行有效的目标检测,以NWPU VHR-10数据集为例,RS-YOLO的平均检测精度达到了87.97%。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2022年第3期|383-392|共10页
作者
夏英; 黄秉坤;
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作者单位

重庆邮电大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
深度学习; 目标检测; 高分辨率遥感图像; YOLOv3算法; 高斯模型;

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