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基于改进YOLOv3的高分辨率遥感图像复合目标检测
作者姓名:张飙  王慧贤  韩冰
作者单位:1. 中国科学院空天信息创新研究院;2. 中国科学院大学电子电气与通信工程学院;3. 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室
基金项目:国家自然科学基金资助项目(62171436)
摘    要:遥感图像的复合目标相对单一目标而言,存在多个结构,结构之间存在一定差异。本文围绕复合目标多变性、复杂性,大宽幅遥感影像背景复杂,存在较多和待检复合目标特征相似的区域,检测准确率较低等问题,开展基于高分辨率遥感图像的复合目标检测研究。首先开展目标特性分析和样本数据标注;然后提出一种基于Coordinate Attention注意力机制和Focal Loss损失函数的改进YOLOv3检测算法;最后以篮球场这种复合目标为例进行实验。实验结果表明,改进后的算法与原YOLOv3算法相比,召回率和平均检测准确率分别提高了10.3个百分点和28.8个百分点。该结果验证了所提方案的可行性、合理性。

关 键 词:目标检测  注意力机制  损失函数  复合目标
收稿时间:2023-01-04
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