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基于SSD卷积网络的航拍图像目标检测方法
摘要
航拍图像目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。随着深度学习技术的不断发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法已经取得了很大的进展。本文提出了一种基于SSD卷积网络的航拍图像目标检测方法。该方法将SSD网络与航拍图像特征提取方法相结合，实现了高效准确的目标检测。
首先，本文简单介绍了目标检测的基本概念和发展现状，总结了目前主流的目标检测方法，并重点讨论了基于卷积神经网络的目标检测方法。
然后，本文详细介绍了SSD卷积网络的原理和优点。SSD（SingleShotMultiboxDetector）网络是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，它在保持高准确率和高速度的同时，还考虑了多尺度特征的影响。与其他目标检测算法相比，SSD具有较低的计算复杂度，适合应用于实时场景。
接着，本文提出了基于SSD卷积网络的航拍图像目标检测方法。该方法采用了两个关键步骤：特征提取和目标检测。具体地，我们使用VGG16网络作为特征提取器，将其最后一层特征图输入到SSD网络中进行目标检测。在目标检测过程中，我们使用了多个先决定位框（defaultboundingbox）对目标进行分类和定位。此外，为了提高检测精度，我们针对航拍图像的特点对SSD网络进行了优化，包括调整特征图大小和增加卷积核数量等。
最后，本文通过实验验证了所提出的方法的有效性。在公开数据集上的实验结果表明，本文方法在航拍图像目标检测方面具有一定的优势，较好地解决了航拍图像目标检测中存在的问题，具有一定的实际应用价值。
关键词：目标检测；卷积神经网络；SSD网络；航拍图像；特征提取；先决定位框
Abstract
Aerialimageobjectdetectionisanimportantresearchdirectioninthefieldofcomputervision.Withthecontinuousdevelopmentofdeeplearningtechnology,objectdetectionmethodsbasedonconvolutionalneuralnetworks(CNN)havemadegreatprogress.ThispaperproposesanaerialimageobjectdetectionmethodbasedonSSDconvolutionalnetwork,whichcombinesSSDnetworkwithaerialimagefeatureextractionmethodtoachieveefficientandaccurateobjectdetection.
Firstly,thispaperbrieflyintroducesthebasicconceptanddevelopmentstatusofobjectdetection,summarizesthecurrentmainstreamobjectdetectionmethods,andfocusesondiscussingobjectdetectionmethodsbasedonconvolutionalneuralnetworks.
Then,thispaperintroducestheprincipleandadvantagesofSSDconvolutionalnetworkindetail.SSD(SingleShotMultiboxDetector)networkisatargetdetectionalgorithmbasedonconvolutionalneuralnetwork.Itconsiderstheinfluenceofmulti-scalefeatureswhilemaintaininghighaccuracyandhighspeed.Comparedwithotherobjectdetectionalgorithms,SSDhaslowercomputationalcomplexityandissuitableforreal-timescenarios.
Next,thispaperproposesanaerialimageobjectdetectionmethodbasedonSSDconvolutionalnetwork.Thismethodadoptstwokeysteps:featureextractionandobjectdetection.Specifically,weusetheVGG16networkasafeatureextractor,andinputitslastlayerfeaturemapintotheSSDnetworkforobjectdetection.Intheob