一种边缘增强的高分辨率遥感影像目标检测方法

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遥感影像都是获取的大像幅地表影像,目标在影像上占比小且离散分布,为了改善遥感影像目标呈边缘分布时存在漏检,以及对小目标不敏感的问题,本文以YOLOv3为网络基础进行检测.首先,基于Gabor滤波器对卷积核进行滤波,构造新的卷积核提取边缘特征;同时对损失函数进行改进,分别对包含目标的检测框位置损失LocationLoss、置信度损失ConfidenceLoss以及分类损失ClassficationLoss添加边缘控制因子η,用于加强图像边缘权重;另外增添新的上采样尺度Scale4负责更精细的小目标检测.相比YOLOv3,检测效果有了明显提升,召回率达到88.24％,mAP达到94.15％,分别提高了4.73和2.88个百分点,尤其对于小目标和边缘目标的检测效果明显.
作者：韩玲黄勃学王昆李慧慧韩星
作者单位：长安大学地质工程与测绘学院,西安710064
母体文献：第七届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第七届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2020年11月17日
会议地点：长沙
主办单位：高分辨率对地观测学术联盟
语种：chi
分类号：
关键词：遥感影像  目标检测  边缘增强  图像滤波  卷积神经网络
在线出版日期：2021年1月25日
基金项目：
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