• Automatic Ship Detection in Optical Remote Sensing Images Based on Anomaly Detection and SPP-PCANet


    基于异常检测和 PCANet 的船舶目标检测

    船舶检测会遇到三个问题:

    1、船低对比度

    2、海平面情况复杂

    3、云,礁等错误检测

    实验步骤:

    1、预处理海陆边界,掩膜陆地

    2、异常检测获得感兴趣区域,多变量高斯分布模型,比最大类间方差和迭代阈值分割效果好

    3、PCANet 获得特征,后面接SPP,获得多尺度特征,用SVM分类,最大值抑制得到结果

    补充知识:

    PCANet 是一个简化的深度学习网络,不用卷积池化等操作,PCANet提出者认为,经典的CNN存在的问题是参数训练时间过长且需要特别的调参技巧。因此他们希望能找到一种训练过程更为简单,且能适应不同任务、不同数据类型的网络模型。

    网络用PCA去学习卷积神经网络的卷积核,后面用二值化和哈希去重置像素点,可以非常容易和有效地设计和学习。

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