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基于深度进化剪枝卷积网的遥感图像目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度进化剪枝卷积网的遥感图像目标检测方法,解决现有遥感图像目标检测中未对检测速度及检测精度同时全局有效优化的问题。具体步骤:处理数据集;构建深度卷积特征提取子网;构建全卷积FCN检测子网;构建并训练深度卷积目标检测网络;构建并训练基于深度进化剪枝卷积网的目标检测网络;用训练好的模型对测试数据集进行目标检测;输出测试结果。本发明用深度可分离卷积构造反残差结构,在高检测精度的同时大幅降低模型参数量;目标检测网络与进化剪枝相结合,实现全局加速。本发明大幅降低计算量、显著提高目标检测速度,检测精度高,用于对遥感图像中的飞机与舰船等小目标进行快速、准确检测。

著录项

  • 公开/公告号CN110532859B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN201910648586.5

  • 申请日2019-07-18

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61205 陕西电子工业专利中心;

  • 代理人程晓霞;王品华

  • 地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

  • 入库时间 2022-08-23 11:29:51

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