《表4 对比实验结果：基于视觉感受野的无人机目标检测》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于视觉感受野的无人机目标检测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从实验结果可以看到，Faster R-CNN采用提出的RFB-Darknet特征提取器所得实验结果最高。其中三种算法都采用了Darknet特征提取器，而我们的方法较采用Darknet特征提取器的算法结果都有提升，表明Darknet网络融合RFB模块对无人机检测具有提升效果。其中，RFB采用的多分支卷积模块构建了更深层次的特征映射，获取了图像更深层次的信息，因此能在俩阶段目标算法上取得较好效果。本文在保持其他条件同等情况下，通过融合视觉感受野模块与Darknet特征提取网络，将无人机检测效果提升了0.9MAP，证明本文提出的算法能胜任无人机目标检测任务。