研究目的
为解决大面积遥感图像中目标检测精度问题，提出一种基于样本更新的卷积神经网络框架，以减少复杂背景和多样地表覆盖类型导致的漏检与误检。
研究成果
所提出的SUCNN框架通过融合多样化背景与目标信息的样本更新机制，有效降低了大面积遥感图像中漏检与误检现象，对比实验表明其显著提升了目标检测精度。
研究不足
该论文未明确讨论局限性，但潜在的优化方向可能包括：对更大规模数据集的可扩展性、对其他物体类别的泛化能力，以及样本更新过程的计算效率。
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一种基于更新的卷积神经网络框架在大面积遥感图像目标检测中的应用示例
DOI：10.1109/LGRS.2018.2889247
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
本信函探讨了大范围遥感图像中目标精确检测的问题。尽管许多基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型在小图像块上能实现高精度，但由于复杂背景和多样地物类型导致大量漏检与误检，在大范围图像中表现欠佳。为应对这一挑战，本信函提出一种基于样本更新的大范围遥感图像目标检测CNN框架（SUCNN）。该框架包含两个阶段：第一阶段使用训练数据集训练基础模型——单发多框检测器；第二阶段通过生成人工复合样本更新训练集，并利用更新后的数据集对第一阶段模型参数进行微调以获得第二阶段模型。最终采用大范围遥感图像测试集对一、二阶段模型进行评估。对比实验表明，所提SUCNN框架在大范围遥感图像目标检测中具有显著有效性与优越性。
作者：
Yuan Hu，Xiang Li，Nan Zhou，Lina Yang，Ling Peng，Sha Xiao
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