Objektdetektering i mycket högupplösta (VHR) flygbilder är ett viktigt steg för ett brett spektrum av tillämpningar såsom militära tillämpningar, stadsplanering och miljöledning. Ändå är det en utmanande uppgift på grund av de olika skalor och utseenden objekten. Å andra sidan, objektdetektion uppgift i VHR flygbilder har förbättrats anmärkningsvärt under de senaste åren på grund av de uppnådda framstegen i konvolution neurala nätverk (CNN). De flesta av de föreslagna metoderna är beroende av en tvåstegsmetod, nämligen ett regionförslagsstadium och ett klassificeringsstadium som Snabbare R-CNN. Även om två steg närmar sig överträffar de traditionella metoderna, är deras optimering inte lätt och de är inte lämpliga för realtidstillämpningar. I detta dokument har man föreslagit en enhetlig modell i ett steg för att upptäcka föremål i VHR:s flygbilder. För att ta itu med utmaningen med olika skalor har ett tätt uppkopplat pyramidnätverk föreslagits genom vilket storskaliga flerskaliga semantiska funktionskartor med högkvalitativ information förbereds för objektdetektering. Detta arbete har utvärderats på två allmänt tillgängliga datauppsättningar och överträffat de aktuella toppmoderna resultaten både vad gäller genomsnittlig genomsnittlig precision (mAP) och beräkningstid.
Tayara och Chong et al. Ref föreslog en enhetlig modell i ett steg för objektdetektering baserad på CNN och fick en bättre genomsnittlig precision och beräkningstid.
Object Detection in Very High-Resolution Aerial Images Using One-Stage Densely Connected Feature Pyramid Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}