Sammanfattning av denna webbsida: Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat sin förmåga att upptäcka objekt av mycket högupplösta fjärranalysbilder. CNN har dock uppenbara begränsningar för modellering av geometriska variationer i fjärranalysmål. I detta dokument införde vi en CNN-struktur, nämligen deformerbar ConvNet, för att behandla geometrisk modellering i objektigenkänning. Genom att lägga till offset till konvolutionsskikten, kan funktionen mappning av CNN tillämpas på ofixerade platser, vilket förbättrar CNN: s visuella utseende förståelse. I vårt arbete byggdes ett deformerbart regionbaserat fullständigt konvolutionsnät (R-FCN) genom att ersätta det vanliga konvolutionsskiktet med ett deformerbart konvolutionsskikt. För att effektivt använda detta deformerbara konvolutionella neurala nätverk (ConvNet) utvecklas en träningsmekanism i vårt arbete. Vi ställde först in den förtränade R-FCN naturliga bildmodellen som standard nätverksparametrar i deformerbara R-FCN. Sedan finjusterades detta deformerbara ConvNet på fjärranalysbilder med mycket hög upplösning (VHR). För att komma till rätta med ökningen av linjer som falska regionala förslag har vi utvecklat en aspektkvot som begränsar icke-maximalt undertryckande (arcNMS). Precisionen av deformerbara ConvNet för att upptäcka objekt förbättrades sedan. En end-to-end strategi utvecklades sedan genom att kombinera deformerbara R-FCN, en smart finjusterande strategi och aspekt ratio begränsade NMS. Den utvecklade metoden var bättre än ett toppmodernt riktmärke för objektdetektering utan dataförstärkning.
Xu och al. I REF kombinerades både deformerbara konvolutionsskikt [6] och regionbaserade helt konvolutionsnätverk (R-FCN) för att ytterligare förbättra detektionsnoggrannheten.
Deformable ConvNet with Aspect Ratio Constrained NMS for Object Detection in Remote Sensing Imagery
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}