全卷积网络多层特征融合飞机检测：高精度，低虚警，快速响应

"全卷积网络多层特征融合的飞机快速检测" 本文主要介绍了一种基于全卷积神经网络（Fully Convolutional Network, FCN）的飞机检测新方法，旨在解决传统飞机检测方法存在的准确率低、虚警率高以及处理速度慢的问题。这种方法通过融合浅层和深层的特征，提高了对小目标（如飞机）的识别能力，并且通过特定的设计优化了检测效率。 首先，文章指出传统飞机检测方法在处理小目标时往往表现不佳，主要是因为深层特征图的维度较低，难以充分表达小目标的细节。为了解决这个问题，该方法提出了将不同层次的特征进行采样并在同一尺度下融合，这样可以增强特征表达力，尤其是对小目标的识别，有助于提高检测的准确性。 其次，考虑到实际图像中飞机的尺寸差异，文章中修改了区域提取时的选框尺寸，使之更加符合飞机的实际尺寸特征，从而提高了检测的针对性和准确性。 此外，为了减少网络参数并适应不同大小的输入图像，研究者用卷积层替代了全连接层。全连接层通常会导致模型过大，不易于训练和部署，而卷积层则具有参数共享的特点，能够有效地减少模型复杂度，同时保持较好的泛化能力。 最后，为了提升检测的效率，该方法复用了区域提取网络和检测网络的卷积层及学习到的特征参数，这种复用策略减少了计算量，使得整个检测过程更为高效。 通过与典型飞机检测方法的对比，实验结果显示，该方法在测试集上的准确率显著提高，虚警率降低，同时检测速度有大幅度提升。这表明该方法在飞机检测任务中具有显著的优势，对于实时监控和自动目标识别等应用场景具有重要的实践价值。 关键词：机器视觉，飞机检测，全卷积神经网络，浅层和深层特征，特征融合 中图分类号：TN957.52; TP183文献标识码：A DOI：10.3788/AO201838.0315003 这项研究不仅在理论层面创新了飞机检测技术，而且在实践应用中展示了其优越性，对于进一步推动机器视觉领域的研究和发展具有积极的意义。