Objektdetektering på fjärranalysbilder med mycket hög upplösning (VHR) har väckt stor uppmärksamhet inom området automatisk tolkning av bilder. Regionbaserade konvolutionella neurala nätverk (CNN) har kraftigt främjats på detta område, som först genererar kandidatregioner och sedan exakt klassificera och lokalisera de objekt som finns i dessa regioner. De överstora bilderna, de komplexa bildbakgrunderna och den ojämna storleken och kvantitetsfördelningen av träningsprover gör det dock svårare att upptäcka föremål, särskilt för små och täta föremål. För att lösa dessa problem föreslogs en effektiv regionbaserad VHR-fjärranalys av bildobjektsdetekteringsram vid namn Double Multi-scale Feature Pyramid Network (DM-FPN) i detta papper, som använder inbyggda multi-scale pyramidala funktioner och kombinerar de starkt semantiska, lågupplösta funktionerna och de svagt semantiska, högupplösta funktionerna samtidigt. DM-FPN består av ett flerskaligt regionförslagsnätverk och ett flerskaligt objektdetekteringsnätverk, dessa två moduler delar konvolutionslager och kan tränas end-to-end. Vi föreslog flera flerskaliga utbildningsstrategier för att öka mångfalden av utbildningsdata och övervinna storleksbegränsningarna för indatabilder. Vi föreslog också flerskaliga slutsatser och adaptiva kategoriska strategier för icke-maximal suppression (ACNMS) för att främja detektionsprestanda, särskilt för små och täta föremål. Omfattande experiment och omfattande utvärderingar av storskaliga DOTA-dataset visar hur effektivt det föreslagna ramverket är, vilket uppnår medelvärdet för genomsnittlig precision (mAP) på 0,7927 för valideringsdataset och det bästa mAP-värdet på 0,793 för testning av dataset.
För att lösa upptäckten av små och täta föremål, Zhang, X. et al. föreslog en effektiv regionbaserad VHR fjärranalys av objekt detektion ram som kallas dubbla multi-scale funktion pyramid nätverk (DM-FPN) REF.
Geospatial Object Detection on High Resolution Remote Sensing Imagery Based on Double Multi-Scale Feature Pyramid Network
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}