-
题名优化特征融合的多尺度遥感图像目标检测方法
- 1
-
-
作者
张昊
刘凤
谭富祥
钱育蓉
-
机构
新疆大学软件学院
新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室
新疆大学软件工程重点实验室
-
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第8期155-161,167,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(61966035)
国家自然科学基金联合基金项目(U1803261)
+2 种基金
自治区科技厅国际合作项目(2020E01023)
智能多模态信息处理团队项目(XJEDU2017T002)
自治区研究生创新项目(XJ2019G069,XJ2019G071,XJ2020G074)。
-
文摘
为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题,提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进:为增强多尺度特征信息的获取能力,设计一种基于分组的特征融合方法;引入基于注意力机制的多维度特征优化方法,来解决复杂背景下目标分类困难的问题;将Focal loss作为新的边界框置信度损失函数,令模型聚焦于难分类的正样本,以改善正负样本不平衡对目标分类所造成的干扰。在遥感公共数据集NWPU VHR-10上进行模型评估,实验结果表明,该算法相较于原算法均值平均精度提高5.1百分点,能有效地提高遥感图像目标检测准确率。
-
关键词
遥感图像
目标检测
分组特征融合
多维度特征优化
注意力机制
-
Keywords
Remote sensing images
Object detection
Group-based feature fusion
Multi-dimensional feature optimization
Attention mechanism
-
分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-
