| 基于训练网络的目标检测方法及应用 |
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| 引用本文： | 任江涛,李定主,屠惠琳.基于训练网络的目标检测方法及应用[J].火力与指挥控制,2020,45(4):173-177. |
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| 作者姓名： | 任江涛 李定主 屠惠琳 |
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| 作者单位： | 北方自动控制技术研究所,太原030006,北方自动控制技术研究所,太原030006,北方自动控制技术研究所,太原030006 |
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| 摘 要： | 传统的Faster-RCNN目标检测网络以VGG16作为训练网络,其网络提取能力弱、检测速度慢,提出将inception网络与深度残差网络作为训练网络用于Faster R-CNN。在TensorFlow框架下,搭建相应的网络模型,并选取飞机、车辆、操场以及水箱的遥感图像进行了实验验证。实验结果表明,相比于VGG16网络,基于inception网络与深度残差网络作为训练网络的Faster R-CNN模型在识别精度和识别速度上都具有明显的优势。
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| 关 键 词： | 目标识别 Faster R-CNN 遥感图像 inception网络 深度残差网络 |
Research on Target Detection Method and Application Based on Training Network |
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| REN Jiang-tao,LI Ding-zhu,TU Hui-lin.Research on Target Detection Method and Application Based on Training Network[J].Fire Control & Command Control,2020,45(4):173-177. |
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| Authors: | REN Jiang-tao LI Ding-zhu TU Hui-lin |
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