《表1 自采集数据集统计：特征增强SSD算法及其在遥感目标检测中的应用》

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《特征增强SSD算法及其在遥感目标检测中的应用》

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为评估本文所提的FESSD算法的检测性能，采集不同场景下含有飞机（aircraft）、油罐（oiltank）、舰船（ship）、立交桥（overpass）、操场（playground）共5类目标，幅面大小约为500pixel×375pixel的光学遥感影像共计1 554张，共含有实例样本7 969个，其中5 731个目标作为训练集，2 238个作为测试集．后续根据任务需求，会继续扩充数据集，增加样本实例的个数．相比于有24 640个实例样本20类目标的PASCAL VOC数据集[27]，本文数据集足够达到可以对相应遥感图像进行检测的需求．此外，依据公开数据集对目标大小划分的标准（Small object:area<322；Medium object:322962）对采集的光学遥感数据进行划分，分布情况如表1所示，与目前经典的遥感影像数据集NWPU VHR-10[28]，AID dataset[29]相比，本文设计的数据主要以中小目标为主，且样本分布密集增加了目标检测的难度．