注意力特征融合SSD算法對遙感圖像的目標檢測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>723 K
標簽： 遙感圖像 目標識別 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距離像素的相關(guān)性,；其次，針對訓(xùn)練過程中正負樣本失衡導(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,，引入遷移學習解決因訓(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算法平均準確率均值提高8.09%，經(jīng)過遷移學習后,，AFF-SSD算法平均準確率均值提高3.47%,。
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