Sammanfattning av denna webbsida: Fartygsdetektering har spelat en viktig roll inom fjärranalys under lång tid, men den är fortfarande full av utmaningar. De viktigaste begränsningarna med traditionella metoder för fartygsdetektering ligger vanligtvis i komplexiteten i tillämpningsscenarierna, svårigheten med intensiv objektdetektering och redundansen i detektionsområdet. För att lösa sådana problem ovan, föreslår vi en ram som kallas Rotation Dense Feature Pyramid Networks (R-DFPN) som effektivt kan upptäcka fartyg i olika scener inklusive hav och hamn. Särskilt lade vi fram Dense Feature Pyramid Network (DFPN), som syftar till att lösa problemet till följd av den smala bredden på fartyget. Jämfört med tidigare flerskaliga detektorer som Feature Pyramid Network (FPN) bygger DFPN de högnivåsemantiska funktionskartorna för alla skalor med hjälp av täta anslutningar, vilket ökar funktionens utbredning och uppmuntrar funktionen att återanvändas. Dessutom, när det gäller fartygets rotation och täta arrangemang, utformar vi en rotation ankare strategi för att förutsäga minsta begränsade rektangel av objektet för att minska redundant detektion regionen och förbättra återkallandet. Dessutom föreslår vi också multi-scale ROI Align i syfte att upprätthålla fullständigheten av semantisk och rumslig information. Experiment baserade på fjärranalysbilder från Google Earth för fartygsdetektering visar att vår detektionsmetod baserad på R-DFPN-representation har en toppmodern prestanda.
Referens Ref föreslår Rotation Dense Feature Pyramid Networks (R-DFPN) för att upptäcka fartyg från olika scener, inklusive hav och kusthamnar.
Automatic Ship Detection of Remote Sensing Images from Google Earth in Complex Scenes Based on Multi-Scale Rotation Dense Feature Pyramid Networks
{'venue': 'Remote Sens. 2018, 10, 132', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}