基于单级特征金字塔的图像旋转目标检测

摘要：

遥感图像的目标检测任务是遥感应用领域的一个研究热点,一直受到广泛的关注.随着遥感图像分辨率的提高,遥感图像中目标的多方向性、目标大纵横比等特点更加明显,这对于已有的方法是一个挑战.针对以上问题,提出了基于单级特征金字塔的图像旋转目标检测模型.设计了单级特征金字塔结构,并结合膨胀卷积组获得目标的多尺度特征;使用分类方法处理旋转框的角度信息,结合DETR的集合预测思想,构造新的边界框回归损失,实现无锚框旋转目标检测;为了减少模型计算量并加快收敛速度,在解码器的交叉注意力上加入权重约束,将全局注意力计算限制在局部范围内.在DOTA数据集上的实验证明,该方法在提升模型检测性能的同时,有效地解决了DETR模型收敛速度慢的问题.

关键词：遥感图像、旋转目标检测、单级特征金字塔、周期局部损失、角度分类

所属期刊栏目：59

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家重点研发计划2020YFB1600702

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：235-242