Sammanfattning av denna webbsida: Geospatial objektdetektering från fjärranalysbilder med hög rumslig upplösning (HSR) är ett betydande och utmanande problem vid vidareanalys av objektrelaterad information för civila och tekniska tillämpningar. Beräkningseffektiviteten och den separata regiongenerationen och lokaliseringsstegen är dock två stora hinder för prestandaförbättringen av de traditionella konvolutionella neurala nätverken (CNN)-baserade objektdetekteringsmetoder. Även om nya metoder för objektdetektering baserade på CNN kan extrahera funktioner automatiskt, dessa metoder fortfarande separera funktionen extraktion och detektion stadier, vilket resulterar i hög tidsförbrukning och låg effektivitet. Som en betydande påverkansfaktor kräver förvärv av en stor mängd manuellt annoterade prover för HSR fjärranalysobjekt experterfarenhet, vilket är dyrt och otillförlitligt. Trots de framsteg som gjorts i fälten för upptäckt av naturliga bildobjekt, gör den komplexa objektdistributionen det svårt att direkt hantera uppgiften för upptäckt av HSR-avkänning av objekt. För att lösa ovanstående problem, en mycket effektiv och robust integrerad geospatial objekt detektion ram baserad på snabbare region-baserade konvolutionella neurala nätverk (Faster R-CNN) föreslås i detta dokument. Den föreslagna metoden förverkligar det integrerade förfarandet genom att dela funktionerna mellan genereringsstadiet för det regionala förslaget och detekteringsstadiet för objektet. Dessutom används en förträningsmekanism för att förbättra effektiviteten i flerklassig geospatial objektdetektering genom att överföra lärande från den naturliga bilddomänen till fjärranalysdomänen HSR. Omfattande experiment och omfattande utvärderingar av allmänt tillgängliga data för upptäckt av objekt i 10 klasser genomfördes för att utvärdera den föreslagna metoden.
Till exempel Han, X. et al. föreslog en mycket effektiv och robust integrerad geospatial objekt detektering ram baserad på den snabbare region-baserade konvolutionella neurala nätverket (Faster R-CNN), som förverkligade det integrerade förfarandet genom att dela funktioner mellan regionen förslag generering skede och objekt detekteringsstadiet REF.
An Efficient and Robust Integrated Geospatial Object Detection Framework for High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}