注意力特征融合SSD算法對遙感圖像的目標(biāo)檢測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>723 K
標(biāo)簽： 遙感圖像 目標(biāo)識別 注意力特征融合
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文檔介紹： 針對多尺度單發(fā)射擊檢測(Single Shot MultiBox Detector,，SSD)算法對小目標(biāo)物體檢測效果不佳的問題，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)對小目標(biāo)物體的檢測性能,，使用注意力特征融合模塊對淺層特征圖中的特征信息融合，在降低噪聲的同時增強特征圖中遠(yuǎn)距離像素的相關(guān)性,；其次,，針對訓(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,。實驗結(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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