注意力特征融合SSD算法對(duì)遙感圖像的目標(biāo)檢測(cè)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 遙感圖像 目標(biāo)識(shí)別 注意力特征融合
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文檔介紹： 針對(duì)多尺度單發(fā)射擊檢測(cè)(Single Shot MultiBox Detector，SSD)算法對(duì)小目標(biāo)物體檢測(cè)效果不佳的問題，提出注意力特征融合SSD(Attention Feature Fusion SSD，AFF-SSD)算法。首先，為了提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)物體的檢測(cè)性能，使用注意力特征融合模塊對(duì)淺層特征圖中的特征信息融合，在降低噪聲的同時(shí)增強(qiáng)特征圖中遠(yuǎn)距離像素的相關(guān)性；其次，針對(duì)訓(xùn)練過程中正負(fù)樣本失衡導(dǎo)致的模型退化問題，結(jié)合聚焦分類損失函數(shù)對(duì)SSD算法中的損失函數(shù)優(yōu)化;最后，引入遷移學(xué)習(xí)解決因訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少導(dǎo)致的過擬合問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與SSD算法相比，AFF-SSD算法平均準(zhǔn)確率均值提高8.09%，經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)后，AFF-SSD算法平均準(zhǔn)確率均值提高3.47%。
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