基于深度强化学习的光学遥感图像目标检测

来源 :第十届中国指挥控制大会论文集(上册 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jim2y
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深度强化学习可以实现自主交互循环决策,从而迭代提高目标解释算法的准确性,在图像智能分析领域具有重要的应用价值。结合遥感数据的特点,提出了一种基于深度强化学习的遥感图像目标检测算法。针对复杂背景下检测任务定位不准确的问题,设计了一种循环迭代目标定位方法,该方法根据预先定义的方法对目标检测中的定位任务进行迭代搜索。构建了深度强化学习定位代理的决策过程,定位代理通过感知当前遥感图像和下一个需要关注的子区域,实现对目标的精确定位。针对检测中单次深度强化学习定位导致的漏检和误检问题,构造了级联目标检测框架,并利用卷积神经网络构造的分类器对精确定位的区域进行分类。实验结果表明,该算法能在复杂背景的遥感图像中准确定位目标,在有效抑制虚警的同时实现较高的召回率。
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