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基于双域查询增强Transformer的遥感图像旋转小目标检测
1
作者
王福军
王星
王柯迪
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第5期1418-1426,共9页
针对遥感图像中旋转小目标在尺度受限、姿态多样及复杂背景条件下检测精度不足的问题,提出一种旋转感知双域查询增强的Transformer网络方法.该方法采用卷积神经网络提取多尺度特征,并在编码端引入空间和频率双域联合增强机制,其中空间...
针对遥感图像中旋转小目标在尺度受限、姿态多样及复杂背景条件下检测精度不足的问题,提出一种旋转感知双域查询增强的Transformer网络方法.该方法采用卷积神经网络提取多尺度特征,并在编码端引入空间和频率双域联合增强机制,其中空间自适应模块利用多尺度感受野捕获几何结构特征,频率自适应模块通过小波变换提取方向信息,经跨域融合模块生成兼具空间与频率感知能力的特征查询.解码端引入旋转感知模块,在Transformer解码过程中动态估计空间偏移,实现多尺度旋转小目标的精准对齐.实验结果表明,该方法在公开遥感图像数据集上显著提升了旋转小目标的检测精度,验证了其在复杂背景条件下的有效性和鲁棒性.
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关键词
遥感图像
旋转小目标检测
双域查询增强
Transformer模型
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题名
基于双域查询增强Transformer的遥感图像旋转小目标检测
1
作者
王福军
王星
王柯迪
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
吉林师范大学环境友好材料制备与应用教育部重点实验室
临沂大学信息科学与工程学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第5期1418-1426,共9页
基金
国家自然科学基金(批准号:62236003).
文摘
针对遥感图像中旋转小目标在尺度受限、姿态多样及复杂背景条件下检测精度不足的问题,提出一种旋转感知双域查询增强的Transformer网络方法.该方法采用卷积神经网络提取多尺度特征,并在编码端引入空间和频率双域联合增强机制,其中空间自适应模块利用多尺度感受野捕获几何结构特征,频率自适应模块通过小波变换提取方向信息,经跨域融合模块生成兼具空间与频率感知能力的特征查询.解码端引入旋转感知模块,在Transformer解码过程中动态估计空间偏移,实现多尺度旋转小目标的精准对齐.实验结果表明,该方法在公开遥感图像数据集上显著提升了旋转小目标的检测精度,验证了其在复杂背景条件下的有效性和鲁棒性.
关键词
遥感图像
旋转小目标检测
双域查询增强
Transformer模型
Keywords
remote sensing image
rotated small object detection
dual-domain query enhancement
Transformer model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于双域查询增强Transformer的遥感图像旋转小目标检测
王福军
王星
王柯迪
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025
0
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