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Remote sensing image ship detection based on feature pyramid

机译:基于特征金字塔的遥感影像舰船检测

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摘要

We present a two-stage method for remote sensing image ship detection. The proposed approach efficiently detectsships in remote sensing images. Firstly, a light-weight classification network is used to classify different regions. In secondstage, we design a detection framework to detect ships in sub-images, which are considered to contain object in the firststage. To solve the scale problems in object detection, our detection network is built on feature pyramid network, but weexplicitly assign object into corresponding feature maps based on size. In our proposed framework, instead of using anchors,we predict object center point and the offsets to bounding box. The experiment results show that our proposed method hasa good performance in terms of speed and accuracy.
机译:我们提出了一种遥感图像舰船检测的两阶段方法。所提出的方法可以有效地检测 附带遥感影像。首先,使用轻量级分类网络对不同区域进行分类。在第二 阶段,我们设计了一个检测框架来检测子图像中的船只,这些子图像被认为在第一个图像中包含物体 阶段。为了解决物体检测中的尺度问题,我们的检测网络建立在特征金字塔网络的基础上,但是我们 根据尺寸将对象显式分配到相应的特征图中。在我们提出的框架中,与其使用锚, 我们预测对象的中心点和边界框的偏移量。实验结果表明,本文提出的方法具有以下优点: 在速度和准确性方面表现出色。

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