摘要：近几年里深度学习在图像、语音和文本等方面均取得了突破性的进展。遥感领域也开始引入深度学习作为一项重要的分析处理技术。国内在应用深度学习进行遥感影像目标检测等任务时,多数直接采用世界上效果较好的网络模型,缺乏深层次网络设计能力。通过设计遥感影像目标检测深度学习网络模型,并研究遥感影像目标在卷积神经网络下的成像特性,利用卷积特征成像和反卷积成像,研究卷积结构与网络模型特征提取的关系,为遥感领域深度学习网络模型设计提供技术支持。实验结果表明,深度神经网络用于目标检测识别具有很好的检测准确度,可用于多种目标检测;特征可视化直观展示了遥感目标特征抽象的过程。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电信技术
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关键词：遥感影像 深度学习 目标检测 卷积特征 成像特性
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