基于深度学习的无人机航拍车辆检测
【摘要】 为了解决大尺寸航拍图像下的多尺度车辆检测问题，在YOLOv2检测框架的基础上提出了一种多尺度目标检测算法。首先，将大尺寸航拍图像切分成若干有重叠区域的小图像块；然后，将各图像切片依次输入检测网络，主干网络针对输入图像提取不同尺度的特征，并对3种尺度的特征进行融合以获取不同的感受野，同时解决了浅层特征语义信息不足的问题；最后，各图像块的检测结果通过非极大值抑制的方法进行合并。在实际的航拍车辆数据集上，所提方法在不增加额外预测框的情况下，相比原YOLOv2检测算法的平均精度提高了约8个百分点。
