CN114821347B 一种基于深度特征融合的遥感飞机目标识别方法 （南京理工大学）_第1页
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一种基于深度特征融合的遥感飞机目标识本发明公开了一种基于深度特征融合的遥2步骤5、针对包括步骤4生成的融合后特征图在内的各不步骤6、计算步骤5得到的先验框与真实框即目标的真实位根据输入特征图尺寸的不同，先验框的尺寸也不相同，对于先k表示第k个先验框尺寸相对输入图片比例，smin表示先验框尺相对原图片34文，彭书娟，等.基于卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测[J].系统工程与电子技术，较好效果但检测效率较低。辛鹏等人基于SSD算法提出了基于多尺寸卷积神经网络的飞机5[0021]步骤5.2、以每个网格的67[0056]步骤5.2、以每个网格的8[0072]结合图1，本发明一种基于深度特征融合的遥感飞机目标识别方法，包括以下步9个网格的中心点为先验框的中心点。相当于每隔特征图尺寸/N的距离移动先验框检测目[0108]从网络上手机遥感飞机图像共429张，利用标注软件labelImage对每张图片中的[0110]表1展示各方法在遥感飞机数据集上的各算法的识别精度(m与其他传统方法相比，本发明提的方法对复杂背景下的遥感飞机目标具有更高的识别精

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