《表1 不同参数配置下Retina Net在验证集AP对比》

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《基于SU-RetinaNet的高分辨率遥感影像非正规垃圾堆检测》

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首先，使用2.1节中的初始样本集测验了不同参数设置对平均精度的影响。根据文献[15]可知，Retina Net模型特征提取网络的深度、权重因子中权重值α和可调聚焦参数γ的大小对检测精度有较大的影响。因此本文设置初始学习率为0.000 10，权值衰减为0.000 1，学习动量为0.9，输入影像尺寸为500。通过改变特征提取网络深度、权重值和可调聚焦参数大小，使用随机梯度下降方法进行了多组对比实验确定最优参数配置。表1中阶段1展示了在未进行样本更新情况下不同参数配置对Retina Net模型精度的影响。