一種基于CenterNet的多朝向建筑物檢測方法

摘要： 航拍圖像中的建筑物分布往往是朝向多樣的?；趥鹘y(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法多以水平錨框作為檢測框，在檢測多朝向分布的建筑物場景下準(zhǔn)確率較低。為此本文提出一種基于CenterNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法，在CenterNet模型基礎(chǔ)上添加角度預(yù)測分支，將朝向角度信息融入網(wǎng)絡(luò)中。針對CenterNet模型在特征提取階段提取到的建筑物角度特征較少問題，采用非對稱卷積替代原先的3×3卷...