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基于注意力机制特征融合网络的SAR图像飞机目标快速检测
被引量：
14
1
作者
赵琰
赵凌君
匡纲要
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1665-1674,共10页
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fusion Network,AFFN)的SAR...
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fusion Network,AFFN)的SAR图像飞机目标检测算法.通过引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),本文在AFFN中构建了包含注意力双向特征融合模块(Attention Bidirectional Feature Fusion Module,ABFFM)与注意力传输连接模块(Attention Transfer Connection Block,ATCB)的注意力特征融合策略并合理优化了网络结构,提升了算法对飞机离散化散射点浅层语义特征的提取与判别.基于自建的Gaofen-3与TerraSAR-X卫星图像混合飞机目标实测数据集,实验对AFFN与基于深度学习的通用目标检测以及SAR图像特定目标检测算法进行了比较,其结果验证了AFFN对SAR图像飞机目标检测的准确性与高效性.
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关键词
注意力机制
特征融合
飞机目标快速检测
SAR图像
卷积神经网络
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职称材料
题名
基于注意力机制特征融合网络的SAR图像飞机目标快速检测
被引量：
14
1
作者
赵琰
赵凌君
匡纲要
机构
国防科技大学电子信息系统与复杂电磁环境效应国家重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1665-1674,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61971426)。
文摘
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fusion Network,AFFN)的SAR图像飞机目标检测算法.通过引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),本文在AFFN中构建了包含注意力双向特征融合模块(Attention Bidirectional Feature Fusion Module,ABFFM)与注意力传输连接模块(Attention Transfer Connection Block,ATCB)的注意力特征融合策略并合理优化了网络结构,提升了算法对飞机离散化散射点浅层语义特征的提取与判别.基于自建的Gaofen-3与TerraSAR-X卫星图像混合飞机目标实测数据集,实验对AFFN与基于深度学习的通用目标检测以及SAR图像特定目标检测算法进行了比较,其结果验证了AFFN对SAR图像飞机目标检测的准确性与高效性.
关键词
注意力机制
特征融合
飞机目标快速检测
SAR图像
卷积神经网络
Keywords
attention feature fusion network(AFFN)
feature fusion
rapid aircraft detection
synthetic aperture radar(SAR)images
convolutional neural network(CNN)
分类号
TN391 [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
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1
基于注意力机制特征融合网络的SAR图像飞机目标快速检测
赵琰
赵凌君
匡纲要
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
14
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