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基于FPGAN-SSD的遥感小目标检测
基于FPGAN-SSD的遥感小目标检测
摘要：随着遥感技术的发展，遥感图像中的小目标检测成为了一个重要的研究方向。传统的目标检测算法在遥感图像中经常存在着检测率低、定位不准确等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于FPGAN-SSD的遥感小目标检测方法。该方法结合了FPGAN和SSD两种先进的目标检测方法，能够提高小目标的检测精度和速度。在实验中，本文使用了一组真实的遥感图像进行了验证，结果表明，所提出的方法能够有效地检测出遥感图像中的小目标。
关键词：遥感；小目标检测；FPGAN；SSD
引言
随着遥感技术的快速发展，遥感图像已经广泛应用于地球观测、环境监测、农业等领域。在遥感图像中，小目标的检测是一个关键的问题。传统的目标检测算法往往存在着检测率低、定位不准确等问题。因此，如何有效地检测遥感图像中的小目标成为了一个研究热点。
FPGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的目标检测方法，它通过训练生成器和判别器两个网络来实现目标检测。FPGAN能够生成高质量的目标检测结果，并具有较强的鲁棒性。SSD是一种单阶段的目标检测方法，它通过在不同尺度的特征图上进行目标检测，能够有效地检测出不同大小的目标。
本文提出了一种基于FPGAN-SSD的遥感小目标检测方法。首先，利用FPGAN生成高质量的目标检测结果。然后，将生成的目标检测结果与原始图像一起输入到SSD网络中进行目标检测。最后，根据SSD生成的目标框和置信度分数，确定遥感图像中的小目标。
实验结果表明，所提出的方法在遥感图像中能够有效地检测出小目标。与传统的目标检测方法相比，本方法具有更高的检测精度和更快的检测速度。同时，本方法还具有较强的鲁棒性，能够适应不同场景和不同光照条件下的目标检测。
总结
本文提出了一种基于FPGAN-SSD的遥感小目标检测方法。该方法综合了FPGAN和SSD两种先进的目标检测方法，能够提高小目标的检测精度和速度。在实验中，所提出的方法在一组真实的遥感图像上进行了验证，结果表明，该方法具有较高的检测精度和较快的检测速度。同时，该方法还具有较强的鲁棒性。未来，我们将进一步完善该方法，并将其应用于实际的遥感图像处理中。
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