Yoloアルゴリズムに基づくリモートセンシング画像における船舶検出の方法研究

小型ターゲット認識は、ターゲット認識の分野における古典的な課題です。本論文では、リモートセンシング画像における船舶検出のために、Yolo V3に基づく改良アルゴリズムを提案します。入力される衛星画像のサイズが大きすぎるという問題を解決するために、ウィンドウスライディング分割技術を使用して大きな画像をいくつかの小さな画像に切り分けます。検出対象が単一の船舶のみであるため、K-meansアルゴリズムを使用してアンカーボックスを再クラスタリングし、アルゴリズムの検出精度を向上させます。海洋背景における小型船舶ターゲットに関しては、多層特徴抽出方法を用いて小型ターゲットの特徴ベクトルを強調し、小型ターゲットの認識能力を向上させます。上記の方法を通じて、kaggleが提供するAirbus船舶検出のデータセットを使用し、船舶ターゲット検出がより良い総合精度率を達成しました。これは、類似ターゲット検出アルゴリズムの精度および再現率を上回ります。