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间谍卫星的基础？YOLT——利用卷积神经网络对卫星影像进行多尺度目标检测（Part I）
首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64445
本文由北邮@- 老师推荐，组织翻译。
以下为译文： 
Part I
在大片物体中检测小物体一直是卫星图像分析感兴趣的主要点之一。早期的工作是利用本地滑动窗和HOG
1 卫星图像目标检测概述
ImageNet
1.
2 HOG
HOG+
图2.HOG+
3 使用深度学习进行物体检测
YOLO
CNN
图3.
该框架确实是有些局限性，但在中封装了三个问题，具体问题可以参看文献和原文。
YOLT
YOLT
4 YOLT
训练数据收集大图像中的小块，每个对象的标签是由边界框和类标识符组成。
主要集中以下四类：
图4. YOLT
图5.
5 YOLT
HOG+具体性能分析请见原文。
图6. YOLT
图7. YOLT
图8. YOLT
图9. YOLT
图10. YOLT
图11. YOLT
图12. YOLT
6 结论
YOLT
Part II
You Only Look TwiceAdam Van Etten
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文
最后更新：2017-07-12 22:06:49