基于ResNet的遥感图像飞机目标检测新方法

目标检测；多尺度特征；深度学习；遥感图像；

针对遥感影像中目标方向、目标大小、拍摄角度及场景的多样性导致飞机目标检测精度不高的问题，提出一种基于残差网络（ResNet）的目标检测新方法。首先采集并且标注遥感图像数据，这些数据包含了晴天、薄雾等多种气候条件下的遥感影像；然后构建图形金字塔和模板金字塔进行多尺度检测，并且加入残差网络的全卷积网络结构中不同层的上下文特征信息；最后通过拟合回归进行端到端的训练，得出鲁棒性强，精度高的目标检测网络模型。实验结果表明，该网络模型对于较复杂背景等干扰有较强的鲁棒性，检测精度高达89.5%。

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