基于深度卷积神经网络的遥感图像目标识别与检测

摘要

提出了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像多类目标识别方法,采用FasterR-CNN模型,以ZFNet为基础网络,通过实验显示对飞机、船舶以及油罐的识别准确率分别为90.67%、93.85%、83.33%,平均识别准确率达到了89.28%.同时与CNN、T-T-RICNN等识别检测方法的识别结果对比发现,提出的FasterR-CNN模型识别性能较好,有着良好的识别检测精度.