基于YOLOv2的遙感圖像快速目標檢測方法屬圖像處理和模式識別技術領域,本發明實現了對遙感圖像中的重要目標的快速檢測;首先構建了遙感圖像數據集用于模型的訓練及性能檢測;然后提出了一種適用于遙感圖像分類的卷積神經網絡結構用于特征提取,進而構建目標檢測網絡。針對卷積神經網絡對小目標檢測能力差這一問題,本發明采用增加訓練尺度、批量正則化等方法提升了網絡的性能。本發明定義了偏移因子校正目標位置,利用SVM分類器對檢測結果進行目標背景二次分類,在保證檢測精度的同時保障了檢測速度,實現了端到端檢測。最重要的是,模型允許將新數據的檢測結果擴充到訓練數據集中,從而更新訓練目標檢測網絡,不斷提升模型的泛化能力。
聲明:
“基于YOLOv2的遙感圖像快速目標檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)