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在進(jìn)行超新星目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，圖像背景復(fù)雜、目標(biāo)較小以及正負(fù)樣本不平衡導(dǎo)致圖像對(duì)比不明顯和特征提取難度大等問(wèn)題。為此，從數(shù)據(jù)合成、特征提取網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面對(duì) Faster r-CNN算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種超新星目標(biāo)檢測(cè)方法。將每組圖像進(jìn)行合成以提高圖像的對(duì)比度。針對(duì)特征提取難度大的問(wèn)題，使用深度殘差網(wǎng)絡(luò)提取合成圖像的特征，并將頂層特征依次與低層特征相融合，構(gòu)建特征金字塔網(wǎng)絡(luò)，使每一層網(wǎng)絡(luò)都具有較強(qiáng)的語(yǔ)義信息。采用在線難例挖掘方法對(duì)高損失樣本進(jìn)行訓(xùn)練，以處理正負(fù)樣本不平衡的問(wèn)題，從而提高算法的檢測(cè)性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與原始 Faster r-CNN算法相比，該算法的 Score與H值分別提高8.51%和45.52%，且其檢測(cè)性能與泛化能力均較高。
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