典型文献
基于平滑标签和多路聚合网络的遥感飞机检测
文献摘要：
针对遥感图像背景复杂、飞机目标尺寸变化大的问题,提出了基于平滑标签和多路聚合网络的遥感飞机检测方法.考虑到遥感图像中飞机目标辨识难度大,利用联合注意力机制捕获目标区域,缩小搜索范围.再使用改进的路径聚合网络提取主干网络中的4个特征层,可以有效提取浅层特征信息,将各层特征归一化后进行融合,预测目标的位置.为了避免训练模型过度依赖预测标签,造成过拟合,在网络中使用平滑标签技术,减小类内距离,有效提高训练模型的泛化能力.通过在两个公开数据集RSOD和HRRSD上进行大量实验,验证了提出方法的有效性.实验结果表明在RSOD数据集中,提出方法的平均精确率为0.967,在HRRSD数据集中平均精确率为0.993,与相关算法对比,检测精度有明显提升.
文献关键词：
图像处理;遥感图像;平滑标签;多路聚合网络;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
李克文;张宝华;吕晓琪;谷宇;王月明;刘新;任彦;李建军;张明
作者机构：
内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;内蒙古模式识别与智能图像处理重点实验室,内蒙古包头014010;内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古呼和浩特010051
文献出处：
引用格式：
[1]李克文;张宝华;吕晓琪;谷宇;王月明;刘新;任彦;李建军;张明-.基于平滑标签和多路聚合网络的遥感飞机检测)[J].激光与光电子学进展,2022(12):136-142
A类：
多路聚合,多路聚合网络
B类：
平滑标签,飞机检测,遥感图像,飞机目标,标尺,尺寸变化,联合注意力,注意力机制,目标区域,搜索范围,路径聚合网络,主干网络,有效提取,特征信息,特征归一化,训练模型,过拟合,类内距离,提高训练,泛化能力,公开数据集,RSOD,HRRSD,精确率,中平,算法对比,检测精度
AB值：
0.314387
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