面向精细化多尺度特征的遥感图像目标检测

张省; 李山山; 魏国芳; 张新耐; 高建威

首页> 中文期刊> 《遥感学报》 >面向精细化多尺度特征的遥感图像目标检测

面向精细化多尺度特征的遥感图像目标检测

开具论文收录证明 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

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Fast R-CNN OBB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。

著录项

来源
《遥感学报》 |2022年第12期|2616-2628|共13页
作者
张省; 李山山; 魏国芳; 张新耐; 高建威;
展开▼
作者单位

中国矿业大学环境与测绘学院;

徐州221116;

中国矿业大学人工智能研究院;

徐州221116;

中国科学院空天信息创新研究院;

北京100094;

济南市勘察测绘研究院;

济南250013;

中国空间技术研究院卫星应用总体部;

北京100094;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘学;
关键词
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;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于多尺度特征增强的遥感图像目标检测方法 [J] . 宋智超 ,李筠 ,杨海马 . 软件工程与应用 . 2023,第2期
2. 基于注意力和多尺度特征交互的遥感图像目标检测 [J] . 范永强 ,葛芸 ,胡送惠 . 激光杂志 . 2023,第10期
3. 自适应融合多尺度特征的无锚框遥感图像目标检测算法 [J] . 王坤 ,文武 ,铁菊红 . 计算机辅助设计与图形学学报 . 2023,第9期
4. 基于多尺度特征融合的遥感图像小目标检测 [J] . 马梁 ,苟于涛 ,雷涛 . 光电工程 . 2022,第4期
5. 多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测 [J] . 范新南 ,严炜 ,史朋飞 . 遥感学报 . 2022,第11期
6. 基于特征金字塔的高分辨率遥感图像飞机目标检测 [C] . Caiguang Zhang ,张财广 ,Jie Zhang . 第五届高分辨率对地观测学术年会 . 2018
7. 基于多尺度特征融合和视觉注意力机制的遥感图像目标检测 [A] . 周金柳 . 2021

面向精细化多尺度特征的遥感图像目标检测

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅