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基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像旋转框算法
1
作者
董宝鑫
王江涛
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期54-61,共8页
由于遥感图像中目标数量多而密集,且背景信息复杂,导致现有检测算法对于小目标检测精度不够理想,针对该问题,提出了一种基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像小目标旋转框检测算法DRS-YOLO。首先,为克服主干网络对特征提取不足...
由于遥感图像中目标数量多而密集,且背景信息复杂,导致现有检测算法对于小目标检测精度不够理想,针对该问题,提出了一种基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像小目标旋转框检测算法DRS-YOLO。首先,为克服主干网络对特征提取不足的缺点,以旋转算法YOLOv8OBB为基础,在颈部网络引入扩张式残差模块,以增强遥感目标语义信息。其次,为提高网络对于多尺度目标的检测性能,使底层特征信息流向高层,引入重参数化泛化特征金字塔网络替换颈部网络结构,更高效的融合多尺度特征,易于捕捉高层语义和低层空间细节。最后,为进一步提高网络对于小目标的检测性能,基于SPPF提出SPPFI对目标感受野进行扩展,提升了对遥感目标的检测精度。在公开的DIOR数据集和HRSC2016数据集上相较于原YOLOv8sOBB基线网络的检测精度分别提升了1.5%和9.8%。实验表明改进后的算法显著增强了对遥感图像小目标的检测性能。
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关键词
深度学习
遥感图像
旋转框目标检测
重参数广义金字塔
DRS-YOLO
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职称材料
题名
基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像旋转框算法
1
作者
董宝鑫
王江涛
机构
淮北师范大学物理与电子信息学院
智能计算及应用安徽省重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期54-61,共8页
基金
国家自然科学基金(61976101)
安徽省高校自然科学研究重点项目(2023AH050319)
安徽省高校优秀科研创新团队项目(2023AH010044)资助。
文摘
由于遥感图像中目标数量多而密集,且背景信息复杂,导致现有检测算法对于小目标检测精度不够理想,针对该问题,提出了一种基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像小目标旋转框检测算法DRS-YOLO。首先,为克服主干网络对特征提取不足的缺点,以旋转算法YOLOv8OBB为基础,在颈部网络引入扩张式残差模块,以增强遥感目标语义信息。其次,为提高网络对于多尺度目标的检测性能,使底层特征信息流向高层,引入重参数化泛化特征金字塔网络替换颈部网络结构,更高效的融合多尺度特征,易于捕捉高层语义和低层空间细节。最后,为进一步提高网络对于小目标的检测性能,基于SPPF提出SPPFI对目标感受野进行扩展,提升了对遥感目标的检测精度。在公开的DIOR数据集和HRSC2016数据集上相较于原YOLOv8sOBB基线网络的检测精度分别提升了1.5%和9.8%。实验表明改进后的算法显著增强了对遥感图像小目标的检测性能。
关键词
深度学习
遥感图像
旋转框目标检测
重参数广义金字塔
DRS-YOLO
Keywords
deep learning
remote sensing images
rotated bounding box object detection
reparameterized generalized pyramid
DRS-YOLO
分类号
TN29 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像旋转框算法
董宝鑫
王江涛
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024
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