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HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法
被引量：
2
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作者
原瑜蔓
白宏阳
+2 位作者
郭宏伟
付宏建
李泽超
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期719-727,741,共10页
针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信...
针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信息和空间信息不均衡的问题,提出了一种沙漏特征金字塔,通过将多尺度特征缩放至中间尺度进行融合和优化以获得全局特征。基于注意力机制将全局特征向不同尺度特征传递,在抑制无关特征的同时增强了有效特征,实现了对多尺度特征的补偿。为了将高层特征的语义信息更加充分地融入不同尺寸的特征图内,设计了多尺度上下文融合模块。利用适当的感受野提取高层特征的上下文信息,提升了特征的鲁棒性和辨识性。分别在DOTA v1.5和NWPU VHR-10公开遥感图像数据集上进行了性能对比与消融实验。结果表明,该文算法的均值平均精度(mAP)相比于FCOS在DOTA v1.5和NWPU VHR-10数据集上分别提升了4.3%和3.4%,且检测性能优于YOLOv3等其它对比方法。
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关键词
单阶段全卷积目标检测
遥感图像
沙漏特征金字塔
多尺度
特征
上下文场景
卷积神经网络
注意力机制
特征
融合
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职称材料
题名
HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法
被引量：
2
1
作者
原瑜蔓
白宏阳
郭宏伟
付宏建
李泽超
机构
南京理工大学能源与动力工程学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期719-727,741,共10页
基金
国家自然科学基金(U2031138)。
文摘
针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信息和空间信息不均衡的问题,提出了一种沙漏特征金字塔,通过将多尺度特征缩放至中间尺度进行融合和优化以获得全局特征。基于注意力机制将全局特征向不同尺度特征传递,在抑制无关特征的同时增强了有效特征,实现了对多尺度特征的补偿。为了将高层特征的语义信息更加充分地融入不同尺寸的特征图内,设计了多尺度上下文融合模块。利用适当的感受野提取高层特征的上下文信息,提升了特征的鲁棒性和辨识性。分别在DOTA v1.5和NWPU VHR-10公开遥感图像数据集上进行了性能对比与消融实验。结果表明,该文算法的均值平均精度(mAP)相比于FCOS在DOTA v1.5和NWPU VHR-10数据集上分别提升了4.3%和3.4%,且检测性能优于YOLOv3等其它对比方法。
关键词
单阶段全卷积目标检测
遥感图像
沙漏特征金字塔
多尺度
特征
上下文场景
卷积神经网络
注意力机制
特征
融合
Keywords
fully convolutional one-stage object detection
remote sensing images
hourglass feature pyramid
multi-scale feature
context scenario
convolutional neural network
attention mechanism
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法
原瑜蔓
白宏阳
郭宏伟
付宏建
李泽超
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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