研究目的
针对遥感图像中关键目标传统低层识别的问题，提出了一种基于Faster R-CNN的目标检测与识别方法。
研究成果
仿真结果表明，该方法具有较高的识别精度和速度，可为遥感图像关键目标的识别提供参考。未来可考虑融合不同的卷积神经网络以提高速度和精度。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化方向可能包括在不同硬件上的计算效率或对其他数据集的泛化能力。
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[IEEE 2018第三届机械、控制与计算机工程国际会议(ICMCCE) - 呼和浩特(2018.9.14-2018.9.16)] 2018第三届机械、控制与计算机工程国际会议(ICMCCE) - 基于Faster R-CNN的遥感图像关键目标识别系统设计
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[IEEE 2018第三届机械、控制与计算机工程国际会议(ICMCCE) - 呼和浩特(2018.9.14-2018.9.16)] 2018第三届机械、控制与计算机工程国际会议(ICMCCE) - 基于Faster R-CNN的遥感图像关键目标识别系统设计
DOI：10.1109/ICMCCE.2018.00040
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
针对遥感图像中关键目标传统低层识别问题，提出一种基于Faster R-CNN的目标检测与识别方法。首先将开源遥感图像数据集NWPU VHR-10数据集转换为VOC 2007格式作为训练集和测试集；其次根据训练集类别信息优化神经网络超参数，采用Faster R-CNN神经网络对训练集进行训练生成模型；最后利用该模型对未知遥感图像进行检测并识别重要目标。仿真结果表明，该方法具有较高的识别精度和速度，可为遥感图像关键目标识别提供参考。
作者：
Ruijie Dong，Ruijuan Yang，Yuwen Tang，Ziyan Shi
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