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题名多尺度特征融合的遥感图像目标检测算法研究
被引量：2
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作者
许思源
吴伟林
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机构
广西民族大学电子信息学院广西应用数学中心
梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第23期249-256,共8页
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基金
广西科技基地和人才项目(桂科AD23026199)
国家自然科学基金(62241302)
+1 种基金
广西民族大学相思湖青年学者创新团队(2023GXUNXSHQN06)
广西机器视觉与智能控制重点实验室(2022B02)。
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文摘
针对遥感图像背景复杂、特征冲突以及目标尺度多变等问题,以YOLOv8s为基线模型,提出一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。将RepVGG网络作为模型的特征提取网络,提高模型的特征提取能力,有效实现全局语义信息的捕获;在颈部网络提出了一种三极综合性融合模块(tripolar integrative fusion,TIF),通过位置信息和语义信息的有效融合,提高对各个尺度目标的检测精度;将SlideLoss滑动损失函数作为模型的分类损失函数,增强模型对困难目标的检测能力,从而提高目标检测的准确性。实验结果表明,改进后的模型在NWPU VHR-10、RSOD和UCAS-AOD数据集上分别取得了94.4%、93.0%和95.5%的检测精度,相较基线模型分别提升了5.1、6.0、4.4个百分点,在准确性方面优于其他方法,能更好地完成遥感图像目标检测任务。
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关键词
深度学习
目标检测
遥感图像
多尺度特征融合
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Keywords
deep learning
object detection
remote sensing image
multi-scale feature fusion
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分类号
TP753
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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