《表2 不同方法目标识别结果的平均准确率》

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《光学遥感影像飞机目标识别与分类方法》

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从商用地图上收集公开机场遥感图像2 788张，包含各类飞机目标15 829架。其中，1 887张图片为训练集，含样本9 627个；901张图片为测试集，含样本6 202个。数据扩充后，训练集样本为42 712个。训练过程中，学习率为0.000 1，单次迭代中输入的图片数量为64，训练20 000次。本文采用Faster RCNN、SSD、YOLOv3框架、Faster RCNN+数据扩充和YOLOv3框架+数据扩充5种方法对15类飞机目标进行识别，其结果的平均准确率如表2所示。