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一种基于残差网络优化的航拍小目标检测算法
标题：基于残差网络优化的航拍小目标检测算法
摘要：
随着航拍技术的日益成熟和普及，航拍图像在小目标检测领域发挥着越来越重要的作用。然而，由于航拍图像具有拍摄高度高、视角广、目标尺寸小等特点，传统的目标检测算法在航拍小目标检测上表现较差。本论文提出了一种基于残差网络优化的航拍小目标检测算法，该算法通过引入残差学习和网络优化策略提高了航拍小目标检测的准确性和鲁棒性。实验证明，该算法在航拍小目标检测中具有良好的性能，并且具有较强的适用性和实用性。
1.引言
随着无人机技术的发展，航拍图像成为获取地面信息的重要手段之一。然而，航拍图像中的小目标检测一直是一个具有挑战性的任务。传统的目标检测算法在航拍小目标检测上效果不佳，因此需要提出一种新的算法来解决这个问题。
2.相关工作
本章节主要介绍了目前关于航拍小目标检测的研究现状和相关工作，包括传统方法和基于深度学习的方法。总结了传统方法和基于深度学习的方法存在的不足之处，并引入了残差网络。
3.方法概述
首先，本章节介绍了残差网络的原理和优势。然后，提出了一种基于残差网络的航拍小目标检测算法。该算法通过堆叠多个残差块来构建深层网络，并在每个残差块之间引入了批量归一化和激活函数。此外，还使用了图像金字塔和多尺度特征融合策略来提高目标检测的效果。
4.实验结果与分析
在本章节中，我们首先介绍了实验所使用的数据集和评价指标。然后，通过和其他方法进行实验对比，验证了本算法在航拍小目标检测任务上的优越性。最后，对算法的优点和不足进行了分析，并提出了改进的方向。
5.结论
本论文提出了一种基于残差网络优化的航拍小目标检测算法。实验证明，该算法在航拍小目标检测中具有良好的性能，并且具有较强的适用性和实用性。然而，该算法仍然存在一些不足之处，未来可以进一步改进和优化。
致谢：
在本论文的撰写过程中，我们受益于导师和同事们的指导和帮助。在此，我们向他们表示由衷的感谢。
参考文献：
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[3]LiuW,AnguelovD,ErhanD,etal.SSD:Singleshotmultiboxdetector[J].Europeanconferenceoncomputervision,2016:21-37.
关键词：航拍图像；小目标检测；残差网络；优化；深度学习