基于改进的Faster Rcnn遥感图像目标检测

遥感图像因为其自身小目标多、密集的特点而对于目标检测任务是一个挑战。设计一种多层特征融合的Faster Rcnn,丰富各特征层的信息、平衡位置信息和分类信息。算法采用ResNet作为骨干网络提取特征，通过自上而下的特征融合，得到多尺度特征图，从而增强位置信息和分类信息以得到更加精准的检测结果。与Faster Rcnn算法相比，该算法对位置信息更加敏感，准确率提高了2.7百分点。相对于经典的目标检测框架SSD, Yolo v3等的检测效果，结合了特征融合的Faster Rcnn效果得到了明显提升。