基于深度学习的轻量级遥感图像目标检测技术.pdf

简介：
本文探讨了一种基于深度学习的轻量级算法，专门用于提高遥感图像中目标检测的速度和精度，为相关应用提供高效解决方案。 本段落提出了一种基于深度学习的轻量化遥感图像目标检测方法，在保持高精度的同时解决了传统模型参数过多、存储与计算成本过高的问题。实验结果显示，该方法在确保Tiny-YOLOv3相似准确率的情况下，其模型体积仅为其44.7%，从而实现了精确度、大小和计算资源消耗之间的平衡。 深度学习技术已被广泛应用于遥感图像目标检测领域，能够显著提升检测的速度与准确性。本段落通过设计轻量级的深度学习架构来应对传统方法中存在的参数过多及存储成本过高的难题，并将其用于处理遥感影像中的特定对象识别任务。此外，基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：一是依赖候选区域的方法；二是直接进行回归预测的方式。 为了进一步优化模型性能和效率，采用Batch Normalization、Dropout等技术对网络结构进行了改进和完善。面对诸如图像质量欠佳、目标尺寸微小及复杂背景等诸多挑战时，该方法表现出了卓越的适应性和鲁棒性。 轻量化深度学习架构在移动终端上的应用前景广阔，能够支持实时遥感影像分析任务，并且也适用于自动驾驶和机器人视觉等其他领域的需求。本段落所提出的创新理念和技术细节有望为遥感图像目标检测领域的未来发展注入新的活力与突破点。