注意力特征融合SSD算法对遥感图像的目标检测
所屬分類(lèi):技术论文
上傳者:zhoubin333
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標(biāo)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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