基于改进YOLOV3算法的遥感图像油罐检测

摘要

cqvip:针对遥感图像中的油罐检测问题,借鉴深度神经网络的思想,提出了一种基于改进YOLOV3算法的图像检测方法。首先在原有YOLOV3算法框架中添加空间变换网络(spatial transformer networks,STN),使其成为具备空间变换学习能力的模型;然后通过k-means聚类算法对数据集进行分析,重新设计初始候选框大小;最后训练和测试网络,建立包含9724个油罐目标的遥感图像数据集。实验结果表明:改进的YOLOV3算法具有良好的性能,在测试集中的召回率可达到95.64%,比原算法提升了3.52%;准确率可达到93.92%,比原算法提升了2.81%。