研究目的
提出一种基于卷积神经网络（CNN）的重归一化方法，以提高甚高分辨率（VHR）遥感图像中船舶检测的目标提议质量。
研究成果
所提出的基于卷积神经网络的重归一化方法提高了船舶检测的交并比质量，在准确性和适当的交并比方面优于其他方法。该方法对于高分辨率遥感图像中的船舶检测非常有效。
研究不足
未考虑计算复杂度，且由于采用固定窗口和重叠提议窗口，该方法的准确性低于多窗口卷积神经网络。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于CNN的高分辨率遥感图像船舶检测重归一化方法
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于CNN的高分辨率遥感图像船舶检测重归一化方法
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518680
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
基于甚高分辨率（VHR）遥感图像的船舶检测因深度学习的快速发展成为热门课题。当前船舶检测研究普遍面临一个重大挑战：现有方法在检测前难以生成具有良好交并比（IOU）的高质量目标候选框。本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）的重归一化方法来提升目标候选框质量。首先利用CNN预测包含旋转、位置和尺度信息的候选船舶形状特征图块，随后设计重归一化网络通过校正形状信息并将其重归一化为统一图块来调整候选船舶。该方法可生成优质候选目标，有助于提升后续船舶检测效果。在谷歌地球人工标注数据集上的测试表明，该重归一化网络显著提高了船舶检测性能，兼具优异的检测精度与高交并比。
作者：
Tengfei Wang，Yanfeng Gu
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