1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
基于GoogLeNet的卫星遥感图像轮船检测，通过深度网络的层次特征提取和高效的Inception模块设计，实现了对复杂海洋场景中轮船目标的有效识别和精确定位。结合精心设计的损失函数和训练策略，该方法在提高检测精度的同时，还能保持模型的计算效率，是现代遥感图像分析和海洋监测中不可或缺的技术之一。随着深度学习技术的不断演进，未来的研究将进一步优化模型结构，提升模型的泛化能力和实时处理能力，为海洋安全、环境保护等领域提供更多技术支持。
4.部分源码
% [Predicted_Label, Probability] = classify(net, II);
% imshow(im);
%
global CNT;
global im;
global Predicted_Label;
load gnet.mat
image2= im;
[RR,CC,KK] = size(image2);
LL = min(RR,CC);
%图片划分大小
R = floor(LL/16);
C = floor(LL/16);
[W,H,k] = size(im);
MASK = zeros(W,H);
CNT = 0;
for i = 1:floor(W/R)
[i,floor(W/R)]
for j = 1:floor(H/C)
tmps = imresize(im(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,:),[224,224]);
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, tmps);
if double(Predicted_Label)==2
image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)=im(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)+60;
image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2)=im(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2);
image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3)=im(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3);
CNT = CNT+1;
else
image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1)=im(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,1);
image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2)=im(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,2);
image2(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3)=im(R*(i-1)+1:R*i,C*(j-1)+1:C*j,3);
end
end
end
imshow(image2);
0Y_027m
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