面向遥感图像的多阶段特征融合目标检测方法OA北大核心CSCDCSTPCD

遥感图像目标具有多尺度、大横纵比、多角度等特性,给传统的目标检测方法带来了新的挑战.针对现有方法应用于目标尺度小、横纵比例不均衡的遥感图像时存在的精度下降问题,提出一种基于多阶段特征融合的目标检测方法MF2M(Multi-stage Feature Fusion Method).该方法在一阶段对特征图通道进行组合拆分,再采用卷积拼接的融合方式聚合通道维度的特征,从而强化输出的目标空间轮廓信息;二阶段设计多比例的非对称卷积块,增强大横纵比目标的高维全局特征,改善目标与检测框匹配粗糙的问题,同时利用串并行相结合的处理方式减少冗余卷积参数,加速网络收敛.在DOTA(Dataset for Object deTection in Aerial images)数据集上的实验结果表明,基准方法引入MF2M后,在保证检测速度的前提下精度指标mAP提高至76.44%,结果验证了所提算法的有效性与可靠性.