Nyligen har det konvolutionella neurala nätverket fört med sig imponerande förbättringar för att upptäcka föremål. Det är dock fortfarande svårt att upptäcka små föremål i storskaliga fjärranalysbilder. För det första gör den extremt stora ingångsstorleken de befintliga objektdetekteringslösningarna för långsamma för praktisk användning. För det andra orsakar de massiva och komplexa bakgrunderna allvarliga falsklarm. Dessutom ökar ultratiny objekt svårigheten att exakt upptäcka. För att ta itu med dessa problem föreslår vi ett enhetligt och självförstärkt nätverk som kallas fjärranalys regionbaserade konvolutionella neurala nätverk (R 2 -CNN), sammansättning av ryggrad Tiny-Net, mellanliggande global uppmärksamhet block, och slutlig klassificering och detektor. Tiny-Net är en lätt reststruktur, som möjliggör snabba och kraftfulla funktioner utvinning från ingångar. Global uppmärksamhet block är byggd på Tiny-Net för att hämma falska positiva. Classifier används sedan för att förutsäga förekomsten av mål i varje patch, och detektor följs för att lokalisera dem korrekt om det finns. Klassifieraren och detektorn är ömsesidigt förstärkta med end-to-end träning, som ytterligare påskyndar processen och undviker falsklarm. Effektiviteten hos R 2 -CNN är validerad på hundratals GF-1 bilder och GF-2 bilder som är 18 000 × 18 192 pixlar, 2,0-m upplösning, och 27 620 × 29 200 pixlar, 0,8m upplösning, respektive. Specifikt kan vi bearbeta en GF-1 bild i 29.4 s på Titian X bara med en tråd. Enligt vår kunskap kan ingen tidigare lösning upptäcka det lilla föremålet på sådana enorma fjärranalysbilder graciöst. Vi anser att det är ett viktigt steg mot praktiska fjärranalyssystem i realtid. Index Terms-Object detektering, fjärranalys bilder, fjärranalys regionbaserad konvolutionella neurala nätverk(R 2 -CNN).
Så REF föreslår ett självförstärkt nätverk som heter fjärranalys regionbaserade konvolutionella neurala nätverk (R2-CNN) inklusive Tiny-Net och mellanliggande globala uppmärksamhet block.
R 2-CNN : Fast Tiny Object Detection in Large-scale Remote Sensing Images