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题名改进RRPN模型的遥感图像目标检测
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作者
鲁晓波
郭艳光
辛春花
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机构
内蒙古农业大学计算机技术与信息管理系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第1期8-16,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(31960361)。
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文摘
针对遥感目标背景复杂、易受外界环境干扰,传统方法无法满足复杂场景下的检测高精度与实时性要求的问题,提出基于改进RRPN模型的遥感图像目标检测方法。首先,将特征金字塔(FPN)架构引入到了模型的残差网络中,使得遥感图像的高、低层特征得到了有效融合;其次,在特征提取网络中添加了通道和空间相融合的注意力机制(CBAM),提升了模型在遥感图像目标特征提取方面的跨通道和空间处理能力;此外,将剔除重叠建议框时的原始NMS算法优化为DIoUNMS算法,综合考虑遥感图像候选框之间的重叠度、距离、尺度大小等因素,使目标框的回归过程更加稳定。对比实验与消融实验显示,所提方法在公共数据集DOTA和HRSC2016上获得的平均精度均值mAP分别可高达77.30%、90.24%,较原始RRPN模型分别提高了8.29%、11.16%,且优于其他几种较新的经典模型,表明所提方法对于复杂环境下的遥感图像目标检测是合理且有效的。
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关键词
目标检测
遥感图像
带旋转的候选框算法
卷积通道注意力模块
DIoU-NMS
特征金字塔
DOTA
HRSC2016数据集
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Keywords
object detection
remote sensing image
RRPN
CBAM
DIoU-NMS
FPN
DOTA
HRSC2016 dataset
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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