极化滤波和跨维交互混洗的遥感影像目标检测OA
深度网络提取的多通道特征缺乏关联性,表达能力弱,对舰船目标识别精度低。针对上述问题,提出了基于跨维交互混洗特征的遥感目标检测方法。首先在特征提取阶段,利用等变神经网络提取具有旋转等变性的特征,有效降低目标方向角任意造成的定位精度损失。在此基础上,利用极化滤波机制的维度坍塌方法,对提取的特征分别进行仅空间和仅通道维度的权重学习,有效避免了降维引起的特征丢失。再应用跨维交互操作挖掘通道与空间维度间的关联信息,将通道间的信息混洗后融合,建立维度间的映射关系,增强特征的表达能力,改善目标的定位精度。通过在HRSC2016公开数据集上的实验证明本方法的检测精度高于对比方法,说明了所提方法的有效性。
孙尚琦;张宝华;吕晓琪;谷宇;王月明;刘新;任彦;李建军
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测绘与仪器
目标检测极化滤波关联信息跨维交互混洗
《测绘科学技术学报》 2024 (5)
P.491-497,7
国家自然科学基金项目(61962046,62001255,62066036,61841204)内蒙古杰青培育项目(2018JQ02)内蒙古科技计划项目(2020GG0315,2021GG0082)中央引导地方科技发展资金项目(2021ZY0004)内蒙古草原英才工程、内蒙古自治区自然科学基金项目(2019MS06003,2018MS06018)教育部“春晖计划”合作科研项目(教外司留1383号)内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目(NJZY145)。
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