面向精细化多尺度特征的遥感图像目标检测
遥感图像目标检测是对目标视觉特征的描述与图像先验知识的表达,解译得到的信息无论在军事领域还是在民用领域都有着广泛的应用.针对复杂场景下遥感图像目标特征提取能力不足,目标尺度差异较大、方向任意且紧密排列,传统目标检测所使用的水平框难以准确定向等问题,提出了一种精细化多尺度特征的遥感图像定向目标检测算法.首先,设计了一种基于空洞卷积的上下文注意力网络,能够利用不同空洞率的卷积核捕获局部和全局语义信息,并利用注意力机制将语义信息整合到原始特征上,提升目标特征提取能力;其次,提出了一个精细化的特征金字塔网络,通过像素混洗的方式减少特征金字塔中的通道信息损失,强化网络对差异性大的多尺度目标特征信息的理解能力;最后,研究利用滑动顶点的方式回归定向的矩形框,更好地表示遥感图像内有向目标的位置.本文以FastR-CNNOBB为基准,通过在目标检测公开数据集DOTA和HRSC2016上验证了算法的有效性,结果显示本文算法在DOTA数据集上与基准算法比较,平均精度(mAP)提升了22.65％,最终检测精度mAP达到了 76.78％.在HRSC2016数据集上,最终检测精度mAP达到了 89.95％.此外,本文算法较多种先进算法相比均有具有较好的提升.
遥感、深度学习、目标检测、特征提取、多尺度特征金字塔、定向回归框
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P2(测绘学)
国家自然科学基金41901292
2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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