双向特征融合与特征选择的遥感影像目标检测OA北大核心CSTPCD
Remote Sensing Image Object Detection Based on Bidirectional Feature Fusion and Feature Selection
遥感影像中复杂的背景占据图像的大部分区域,严重影响了目标检测效果.本文提出一种可以对特征图进行多特征选择的目标检测网络.设计了双向多尺度特征融合网络,融合深浅层信息,提高复杂背景下小目标的检测效果,在保留常规特征金字塔自上而下路径的同时,增加一条自下而上的路径,减少浅层特征传递到顶层经历的网络层数,从而控制浅层特征损失.为了降低多尺度特征图中无用信息对后续检测网络的干扰,设计了基于注意力机制的多特征选择模块,网络自适应地专注于有用特征,忽略无用特征.针对传统五参数回归法在预测角度时存在严重的边界不连续问题,不能精确预测长宽比值比较大的目标,将角度预测当作分类任务处理.在DOTA数据集和自制数据集DOTA-GF上进行实验,6类典型目标的mAP分别达到0.651和0.641,与主流目标检测算法的对比实验结果表明提出的方法的有效性.
肖进胜;张舒豪;陈云华;王元方;杨力衡
武汉大学电子信息学院,湖北武汉430072武汉大学电子信息学院,湖北武汉430072广东工业大学计算机学院,广东广州510006武汉大学电子信息学院,湖北武汉430072武汉大学电子信息学院,湖北武汉430072
信息技术与安全科学
遥感影像目标检测特征融合网络多特征选择角度预测
《电子学报》 2022 (2)
267-272,6
广东省自然科学基金(No.2021A1515012233)中国科学院光电信息处理重点实验室开放课题基金(No.OEIP-O-202009)
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