| 注意力特征融合SSD算法对遥感图像的目标检测 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：723 K | |
| 標簽： 遥感图像 目标识别 注意力特征融合 | |
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| 文檔介紹： 针对多尺度单发射击检测(Single Shot MultiBox Detector，SSD)算法对小目标物体检测效果不佳的问题，提出注意力特征融合SSD(Attention Feature Fusion SSD，AFF-SSD)算法。首先，为了提升网络对小目标物体的检测性能，使用注意力特征融合模块对浅层特征图中的特征信息融合，在降低噪声的同时增强特征图中远距离像素的相关性；其次，针对训练过程中正负样本失衡导致的模型退化问题，结合聚焦分类损失函数对SSD算法中的损失函数优化;最后，引入迁移学习解决因训练数据较少导致的过拟合问题。实验结果表明，与SSD算法相比，AFF-SSD算法平均准确率均值提高8.09%，经过迁移学习后，AFF-SSD算法平均准确率均值提高3.47%。 | |
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