基于改进YOLOv3网络的遥感目标快速检测方法

论文摘要

针对将来卫星在轨实时目标检测需求,且在其内存和算力都受限的条件下,提出一种改进的YOLOv3,利用轻量化网络代替YOLOv3的特征提取网络,实现遥感目标的高效检测。在目标检测精度相近的情况下,改进模型参数相比原先降低了1.5倍,计算量降低了3.3倍。同时提出了一种基于交并比的迭代聚类算法,分别在YOLOv3和改进YOLOv3上实现了7.0%和2.3%的平均精度均值(mAP)提升。实验表明:改进模型的检测速度最快能达到101 frame/s,当其mAP比YOLOv3高6%时,检测速度仍是YOLOv3的1.6倍。本文提出的改进YOLOv3是一种高效遥感目标检测方法,为未来星上应用打下基础。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 方青云,王兆魁

关键词: 遥感图像,目标检测,轻量化网络,模型参数,计算量

来源: 上海航天 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 清华大学航天航空学院

基金: 中国科学院智能红外感知重点实验室开放课题,国家自然科学基金(11872034)

分类号: V443.5;TP751

DOI: 10.19328/j.cnki.1006-1630.2019.05.003

页码: 21-27+34

总页数: 8

文件大小: 555K

下载量: 781

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