SAR圖像較大難以實時運(yùn)行且船只目標(biāo)較小難以被識別,為此一種壓縮級聯(lián)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法被提出以實現(xiàn)對眾多船只目標(biāo)的分割定位識別。構(gòu)建3個不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)特征提取,引入級聯(lián)結(jié)構(gòu)融合不同網(wǎng)絡(luò)輸出的特征圖實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的輕量化,融合后的特征輸入金字塔池化模塊實現(xiàn)特征細(xì)化,分類并解析。在Google Earth圖像數(shù)據(jù)集中的實驗結(jié)果表明,多分支網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)有助于大尺寸圖像中目標(biāo)特征的分散提取,分級的模型壓縮有助于提升識別速度。 

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 多分支融合級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)
    1.1 實時策略分析
    1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    1.3 金字塔池化分割模塊
2 實驗與評估
    2.1 數(shù)據(jù)集
    2.2 評估指標(biāo)
    2.3 實驗過程
    2.4 結(jié)果分析
        2.4.1 消融實驗
        2.4.2 與先進(jìn)架構(gòu)的性能比較
3 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卷積網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像建筑物提取技術(shù)研究[J]. 付發(fā),未建英,張麗娜.  軟件工程. 2018(06)
[2]基于U形結(jié)構(gòu)提取的港口目標(biāo)檢測研究[J]. 邢坤,岳春宇,周楠,張炳先,曹世翔,何紅艷.  航天返回與遙感. 2018(01)
[3]基于短波紅外遙感影像的船只自動檢測方法[J]. 鮑松澤,鐘興,朱瑞飛,于樹海,于野,李蘭民.  光學(xué)學(xué)報. 2018(05)
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