基于FFC-SSD模型的光学遥感图像目标检测.docx

接采用SSD模型进行光学遥感图像目标检测可能会面临精度不足的问题。为了克服这些挑战，本文提出了FFC-SSD模型，这是一种针对SSD模型的优化改进，旨在提高对小尺寸和密集分布目标的检测精度。 FFC-SSD模型的核心改进主要包括两个方面： 1. **目标框分组聚类(Bounding Box Group Clustering, BGC)模块**：在SSD模型中，预定义的锚框是根据固定比例和大小生成的，这可能不完全适应实际图像中目标的多样尺寸分布。BGC模块通过分组聚类策略来优化锚框参数，使得锚框更符合目标的尺寸分布。这种方法特别关注小尺寸目标，提高了网络对这些小目标位置信息的捕获能力，从而提升了检测的精确度。 2. **反池化高效多尺度特征融合(De-pooling Multi-Scale Feature Fusion, MSFF)模块**：传统SSD模型通常利用不同层的特征图来捕获不同尺度的目标，但这种做法可能会增加计算负担，降低模型效率。MSFF模块引入反池化操作，能够在保持模型效率的同时，有效地融合不同层次的特征，增强了模型对目标特征的提取能力，尤其对于多尺度目标的检测更为有利。 实验结果表明，FFC-SSD模型在光学遥感图像目标检测任务中表现出了优越的性能。它成功地平衡了检测精度与运行效率，对小尺寸目标的检测精度显著提高，证明了其在复杂遥感图像场景中的有效性与适用性。此外，该模型对于解决光学遥感图像特有的检测难题，如大图幅、复杂背景、宽范围目标尺度以及小目标聚集分布等问题，提供了有力的解决方案。 遥感图像目标检测领域的研究不断推动着技术的发展，FFC-SSD模型的提出是对此领域的一个重要贡献。随着深度学习技术的持续进步，结合针对性的改进策略，如FFC-SSD模型所示，有望在未来实现更高效、更精确的遥感图像目标检测，服务于更多关键领域的应用需求，包括军事侦察、灾害响应、环境监测以及城市规划等。