基于轮廓波FPD-RFCN光学遥感影像目标检测

目录

声明

插图索引

表格索引

符号对照表

缩略语对照表

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3 目标检测的基本理论

1.4深度学习目标检测算法的基本理论

1.5 目标检测评价指标

1.6 本文主要工作与安排

第二章 基于特征金字塔结构的可变形卷积遥感目标检测

2.1引言

2.2本章拟解决的问题

2.3 DCN的基本理论

2.4多尺度特征金字塔结构及位置敏感得分映射

2.5基于特征金字塔结构的可变形卷积目标检测

2.6实验设置及实验结果分析

2.7 本章小结

第三章基于NSCT的分组FPD-RFCN遥感目标检测

3.1引言

3.2本章拟解决的问题

3.3非下采样轮廓波变换算法理论

3.4分组卷积

3.5基于NSCT的分组FPD-RFCN目标检测

3.6实验设置及实验结果分析

3.7 本章小结

第四章基于强化学习的可变形卷积遥感目标检测

4.1引言

4.2本章拟解决的问题

4.3目标检测域适应算法的基本理论

4.4强化学习的基本理论

4.5 基于强化学习的可变形卷积目标检测

4.6 实验设置及结果分析

4.7本章小结

第五章总结与展望

5.1总结

5.2 展望

参考文献

致谢

作者简介