摘要
本发明公开了一种基于Faster R‑CNN的遥感图像有向目标检测方法,属于遥感图像目标检测的技术领域。本发明包括:获取遥感图像数据集并进行初步处理,将初步处理后的遥感图像数据集划分为训练集、验证集和测试集;构建遥感图像有向目标检测模型;将训练集和验证集输入到遥感图像有向目标检测模型中,对遥感图像有向目标检测模型进行训练与参数优化,得到训练完成的遥感图像有向目标检测模型;采用训练完成的遥感图像有向目标检测模型对测试集中的遥感图像进行检测,得到目标检测结果。本发明在遥感图像目标检测任务中具有高精度、多尺度与旋转不变性、通用性和可扩展性的优势,适用于多种遥感图像目标检测任务。
技术关键词
遥感图像数据
特征金字塔网络
层级
多层感知机
注意力机制
滑动窗口
因子
补丁
特征提取网络
矩形
检测头
分支
感兴趣
训练集
生成特征
矩阵
传播算法
模块
系统为您推荐了相关专利信息
动态管理方法
偏差
模糊综合评价模型
层次分析法
优化神经网络架构
空间配准方法
多源异构数据
数字孪生模型
裂隙网络模型
围岩分级
动态优化方法
交通信号优化
车道
交通信号灯
动态优化系统
场景特征
车辆状态信息
多层感知机
渲染技术
体积特征
识别方法
卷积网络模型
卷积编码器
融合注意力机制
基因