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基于跨阶段双分支特征聚合的遥感小目标检测
1
作者
李杰
刘扬
+5 位作者
李良
苏本淦
魏佳隆
周广达
石艳敏
赵振
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第4期1025-1040,共16页
针对YOLOv8在遥感小目标检测中由目标尺度差异和复杂背景引起的漏检和误检问题,提出了基于跨阶段双分支特征聚合的遥感图像小目标检测方法。融合卷积算子中的全局共享权重与注意力中特定token的上下文感知权重,获得高频局部信息和低频...
针对YOLOv8在遥感小目标检测中由目标尺度差异和复杂背景引起的漏检和误检问题,提出了基于跨阶段双分支特征聚合的遥感图像小目标检测方法。融合卷积算子中的全局共享权重与注意力中特定token的上下文感知权重,获得高频局部信息和低频全局信息;使用轻量级MLP捕获全局远程依赖关系,并设计并行跨阶段可学习视觉中心机制捕获输入图像的局部角区域信息;设计多维度残差注意力机制,聚合两个并行分支的输出特征,捕获像素级的成对关系以及跨通道和跨空间信息。实验结果表明:该模型在DIOR和RSOD数据集上的mAP分别达到了73.8%和98.1%,比对比方法分别提高了1.3%和2.1%。
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关键词
YOLOv8
遥感图像
小目标检测
特征融合
注意力机制
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职称材料
题名
基于跨阶段双分支特征聚合的遥感小目标检测
1
作者
李杰
刘扬
李良
苏本淦
魏佳隆
周广达
石艳敏
赵振
机构
青岛
科技大学信息科学技术学院
青岛淄柴博洋柴油机股份有限公司
中国联通
青岛
市分
公司
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第4期1025-1040,共16页
基金
国家自然科学基金(62201314,62201571)
山东省自然科学基金(ZR2020QF007)
强链计划(23-1-2-qdjh-18-gx)。
文摘
针对YOLOv8在遥感小目标检测中由目标尺度差异和复杂背景引起的漏检和误检问题,提出了基于跨阶段双分支特征聚合的遥感图像小目标检测方法。融合卷积算子中的全局共享权重与注意力中特定token的上下文感知权重,获得高频局部信息和低频全局信息;使用轻量级MLP捕获全局远程依赖关系,并设计并行跨阶段可学习视觉中心机制捕获输入图像的局部角区域信息;设计多维度残差注意力机制,聚合两个并行分支的输出特征,捕获像素级的成对关系以及跨通道和跨空间信息。实验结果表明:该模型在DIOR和RSOD数据集上的mAP分别达到了73.8%和98.1%,比对比方法分别提高了1.3%和2.1%。
关键词
YOLOv8
遥感图像
小目标检测
特征融合
注意力机制
Keywords
YOLOv8
remote sensing image
small object detection
feature fusion
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于跨阶段双分支特征聚合的遥感小目标检测
李杰
刘扬
李良
苏本淦
魏佳隆
周广达
石艳敏
赵振
《系统仿真学报》
北大核心
2025
0
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