| 注意力特征融合SSD算法對遙感圖像的目標檢測 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：723 K | |
| 標簽： 遙感圖像 目標識別 注意力特征融合 | |
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| 文檔介紹： 針對多尺度單發(fā)射擊檢測(Single Shot MultiBox Detector，SSD)算法對小目標物體檢測效果不佳的問題，提出注意力特征融合SSD(Attention Feature Fusion SSD，AFF-SSD)算法。首先，為了提升網(wǎng)絡(luò)對小目標物體的檢測性能，使用注意力特征融合模塊對淺層特征圖中的特征信息融合，在降低噪聲的同時增強特征圖中遠距離像素的相關(guān)性；其次，針對訓練過程中正負樣本失衡導致的模型退化問題，結(jié)合聚焦分類損失函數(shù)對SSD算法中的損失函數(shù)優(yōu)化;最后，引入遷移學習解決因訓練數(shù)據(jù)較少導致的過擬合問題。實驗結(jié)果表明，與SSD算法相比，AFF-SSD算法平均準確率均值提高8.09%，經(jīng)過遷移學習后，AFF-SSD算法平均準確率均值提高3.47%。 | |
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