基于平滑标签和多路聚合网络的遥感飞机检测

摘要：

针对遥感图像背景复杂、飞机目标尺寸变化大的问题,提出了基于平滑标签和多路聚合网络的遥感飞机检测方法.考虑到遥感图像中飞机目标辨识难度大,利用联合注意力机制捕获目标区域,缩小搜索范围.再使用改进的路径聚合网络提取主干网络中的4个特征层,可以有效提取浅层特征信息,将各层特征归一化后进行融合,预测目标的位置.为了避免训练模型过度依赖预测标签,造成过拟合,在网络中使用平滑标签技术,减小类内距离,有效提高训练模型的泛化能力.通过在两个公开数据集RSOD和HRRSD上进行大量实验,验证了提出方法的有效性.实验结果表明在RSOD数据集中,提出方法的平均精确率为0.967,在HRRSD数据集中平均精确率为0.993,与相关算法对比,检测精度有明显提升.

关键词：图像处理、遥感图像、平滑标签、多路聚合网络、注意力机制

所属期刊栏目：59

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;内蒙古杰青培育项目;内蒙古科技计划项目;内蒙古草原英才;内蒙古自治区自然科学基金项目;内蒙古自治区自然科学基金项目;教育部春晖计划;内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目

在线出版日期：2022-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：136-142