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遙感技術(shù)的發(fā)展使得遙感影像被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、軍事等諸多領(lǐng)域，而深度學(xué)習(xí)方法的融入使得該項(xiàng)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)、場(chǎng)景分類(lèi)、語(yǔ)義分割方面取得了重大突破。與自然場(chǎng)景下的艦船檢測(cè)不冋，遙感圖像中的艦船為俯視圖，艦船較為密集，且容易與港口混合。當(dāng)前對(duì)艦船檢測(cè)的輸岀結(jié)果主要是檢測(cè)框，缺少對(duì)艦船掩碼的輸岀，使得無(wú)法全面分析岀模型存在的不足;冋時(shí)，由于遙感圖像中的艦船?？棵芗?，容易產(chǎn)生漏檢問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題，利用 Mask r-cnn對(duì)艦船進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，較全面地分析模型的訓(xùn)練情況、掩碼和檢測(cè)框的輸岀結(jié)果;通過(guò)對(duì)目標(biāo)邊緣的學(xué)習(xí)及參數(shù)的調(diào)整，使模型與艦船目標(biāo)相適應(yīng)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析得出了適用于艦船檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，從而有效降低了艦船?？棵芗a(chǎn)生的誤檢和漏檢問(wèn)題。
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