-
题名融合视觉中心机制和并行补丁感知的遥感图像检测算法
被引量：5
- 1
-
-
作者
梁礼明
陈康泉
王成斌
冯耀
龙鹏威
-
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
-
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期72-83,共12页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51365017,61463018)
江西省自然科学基金资助项目(20192BAB205084)
江西省教育厅科学技术研究青年项目(GJJ2200848)。
-
文摘
针对遥感图像存在复杂背景干扰、目标多尺度差异和微小目标提取难的问题,本文基于YOLOv7-tiny模型提出一种融合视觉中心机制和并行补丁感知的遥感图像检测算法。该算法一是引入显式视觉中心机制,构建像素点间的长距离依赖关系,丰富图像的整体语义信息,同时提升对目标纹理的提取性能;二是改进并行补丁感知模块,调整特征提取感受野,以适应不同目标尺度;三是设计多尺度特征融合模块,实现对多层特征的高效融合,提升模型推理速度。在公共数据集RSOD上进行实验,所提算法的准确率、召回率和平均准确率均值相较YOLOv7-tiny分别提升1.5%、2.4%和2.4%,此外在NWPUVHR-10和DOTA数据集上进行泛化性验证,结果表明本文算法具备较强的泛化性能。通过与不同算法对比分析,进一步体现本文算法性能的优越性。
-
关键词
遥感图像
目标检测
YOLOv7-tiny
显式视觉中心机制
并行补丁感知
-
Keywords
remote sensing images
object detection
YOLOv7-tiny
explicit visual center mechanism
parallel patch perception
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
