研究目的
通过设计一个在基础网络最后一个卷积层后添加反卷积层的网络，以提高遥感图像中小目标的检测精度。
研究成果
与Faster R-CNN相比，DeconvR-CNN模型显著提高了遥感图像中小目标的检测精度，实现了更高的平均精度均值（mAP）。反卷积层的使用有效恢复了池化层中丢失的信息，使该模型特别适用于小目标检测。
研究不足
该方法的有效性主要在包含舰船和飞机的特定遥感图像数据集上得到验证，但未探究其对其他类型小目标或不同成像条件的泛化能力。
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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年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 遥感图像小目标检测的Deconv R-CNN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年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 遥感图像小目标检测的Deconv R-CNN方法
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517436
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
小目标检测在计算机视觉和遥感图像处理领域日益受到关注。区域提议网络（RPN）方法（如Faster R-CNN）通过数百个候选框取得了良好的检测精度。然而由于深度模型网络结构中的池化层，小尺寸目标的精确定位仍是难题。本文设计了一种在基础网络最后一层卷积后添加反卷积层的网络结构用于小目标检测，我们称该模型为DeconvR-CNN。在遥感图像数据集实验中，DeconvR-CNN的平均精度均值（mAP）显著高于Faster R-CNN。
作者：
Wei Zhang，Shihao Wang，Sophanyouly Thachan，Jingzhou Chen，Yuntao Qian
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