《表8 各目标测试结果汇总表》

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《基于优化区域卷积神经网络的机场区域检测》

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通过训练得到的测试结果如表8所示。整体上看，经过训练模型对机场以及民航飞机的检测效果较好，平均检测精度（AP）分别为80.8415%和84.8188%；且具有较高的检测效率，其中仿真得到平均检测时间为0.145s。此外，对战斗机、运输机、直升机、油罐以及桥梁（主要指机场附近）的检测有待加强，这是由于一些保密措施、地理因素等，战斗机、运输机、直升机、油罐以及桥梁的数据相比机场和民航飞机的遥感图像要少很多，而用于训练的基数少，最终算法可以提取到的区分性特征鲁棒性势必会下降；此外对于战斗机来说有比其他目标更小的尺度，在本文的高距离拍摄视角下所对应的像素点更少，对检测造成的困难更大。