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遥感图像目标检测中的尺度自适应提议网络

DOI：10.1109/LGRS.2018.2888887 期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 航拍图像中的目标检测在许多应用中具有广泛用途。近年来，快速区域卷积神经网络在自然图像目标检测方面展现出显著改进?？悸堑揭８型枷裰心勘甑某叽绾头植继卣?，在采用该技术前需对区域提议网络(RPN)进行改进。本文提出一种尺度自适应提议网络(SAPNet)以提高遥感图像多目标检测的精度。该网络由设计用于生成多尺度目标提议的多层RPN构成，并包含采用融合特征层以优化多目标检测的最终检测子网络。对比实验结果表明，所提出的SAPNet显著提升了多目标检测的准确性。
作者： Shuo Zhang，Guanghui He，Hai-Bao Chen，Naifeng Jing，Qin Wang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种尺度自适应提议网络（SAPNet），通过解决目标尺寸与分布差异的挑战，提升遥感图像中多目标检测的准确性。

研究成果

提出的SAPNet框架通过采用多层区域提议网络和特征融合技术，显著提升了遥感图像中多目标检测的准确率，在NWPU VHR-10数据集上达到89.2%的mAP值，在DOTA数据集上达到62.9%的mAP值，性能优于RICNN和MS-VANs等现有方法。

研究不足

由于物体间距较近和形状变化，储罐和船舶的测量精度不是很好。该方法可能并非对所有物体类别都能达到最佳效果，且RPN层数的应用取决于具体情况，使用更多层数时收益会递减。

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