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基于稠密目标特征学习的光学遥感图像目标检测方法.pdf

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本发明公开了一种基于稠密目标特征学习的光学遥感图像目标检测方法,主要解决现有技术中深层卷积导致小目标信息被过滤掉的问题。本发明的具体步骤如下:(1)搭建一个共25层的稠密目标特征网络并设置每层参数;(2)构造训练样本集和训练类标集;(3)获取稠密目标特征网络的深浅特征;(4)对稠密目标特征网络的深浅特征进行融合;(5)获取目标候选框特征集;(6)进行稠密池化;(7)构造测试样本集;(8)对测试样本集进行检测。本发明具有对光学遥感图像的深浅特征提取好,目标检测的精度高的优点。