基于特征金字塔的高分辨率遥感图像飞机目标检测

摘要

随着遥感图像分辨率的提高,飞机目标的检测越来越具有挑战性.高分辨率的遥感图像背景更趋于复杂多样,对飞机目标的检测造成极大干扰,基于传统特征的飞机目标检测算法难以提取鲁棒性、区分性特征,以至于造成较高的误检率.基于深度卷积神经网络的飞机目标检测受到极大关注,但是遥感图像中飞机目标尺度变化多样,较小的飞机通过训练网络后可识别的特征显著下降,本文将特征金字塔网络应用到飞机目标检测中,利用深度卷积网络的多尺度,金字塔分级来构造特征金字塔,并通过横向连接的自顶向下结构在所有尺度上构建高级特征映射.实验结果表明,在经典的FasterR-CNN系统中使用特征金字塔网络作为特征提取器,飞机目标检测性能取得了显著的改善,在多类型的飞机目标检测中,相比较于经典的Faster R-CNN网络,本文提出的方法AP有近8％的提高.