Faster R-CNN模型在遥感图像飞机目标检测中的应用

论文摘要

针对遥感图像飞机目标检测问题,探讨了深度卷积神经网络模型Faster R-CNN在遥感图像中对飞机目标检测的应用。针对训练样本不足的问题,构建了Airplane-2018数据集,基于该数据集采用迁移学习的方式对Faster R-CNN模型进行训练,并在测试集上进行验证,在查全率达到95%的情况下,查准率可以达到85%。实验结果表明,Faster R-CNN模型在采用迁移学习方法训练后,在遥感图像飞机目标检测问题上具有可行性。

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类型: 期刊论文

作者: 常鹏飞,段云龙

关键词: 深度学习,迁移学习,遥感图像,飞机检测

来源: 无线电工程 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 中国电子科技集团公司第二十七研究所

分类号: TP183;TP751

页码: 925-929

总页数: 5

文件大小: 1788K

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标签：深度学习论文;  迁移学习论文;  遥感图像论文;  飞机检测论文;