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题名基于双重标签分配的遥感有向目标检测方法
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作者
董燕
魏铭宏
高广帅
刘洲峰
李春雷
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机构
中原工学院信息与通信工程学院
电子科技大学自动化工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S02期486-494,共9页
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基金
国家自然科学基金(62072489)
中原科技创新领军人才项目(234200510009)
河南省科技攻关项目(232102211002,232102211030)
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文摘
由于遥感图像目标具有任意方向、大纵横比和密集排列等多样性分布特点,预设的锚框难以精准匹配所有真实目标,导致对大纵横比和密集排列的有向目标检测精度不高。为了解决上述问题,提出了一种基于双重标签分配的遥感有向目标检测方法。首先,提出双重标签分配策略为目标分配最大及次优交并比的候选框;其次,通过排斥损失(AP-Loss)和吸引损失(UP-Loss)约束相邻目标的候选框,以提高目标正确匹配概率;然后,为了提取适应于分类和回归分支的鲁棒特征,设计了一个特征增强模块(FEM),该模块基于偏振函数构造自适应特征,能够有效增强分类和回归任务所需的特征表达能力;最后,设计了一个定位指导分类(LGC)模块,该模块通过定位任务指导分类任务的采样位置,进行定位细化,以获取分类任务的关键特征,从而缓解分类与定位之间的不一致问题。在3个公开的遥感有向目标检测数据集DOTA,HRSC-2016和DIOR-R上进行了大量的实验,实验结果证明了所提方法的有效性,且优于现有主流方法。
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关键词
遥感图像
有向目标检测
双重标签分配
不一致问题
采样位置细化
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Keywords
Remote sensing images
Oriented object detection
Dual-label assignment
Inconsistency issues
Sampling position refinement
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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