改进特征融合网络的遥感图像小目标检测

摘要：

遥感图像中目标尺寸小且密集排布的特点给特征提取和目标检测带来了困难.针对上述问题,提出一种基于注意力机制的特征融合网络ABFN(attention based feature fusion network).通过尺度注意力模块在骨干网络提取的特征图上生成不同尺度的注意力Mask过滤无效的语义信息,以此增强小目标的细节信息;引入边缘细化模块抑制目标密集区域的特征错位,以此降低目标的误检率.实验结果表明,相比于基准模型Faster R-CNN,该方法在遥感数据集xView上的检测精度AP50和APS分别提高了10和11.1个百分点.

关键词：遥感图像、小目标检测、注意力机制、特征融合

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;湖北省自然科学基金;湖北省大学生创新计划项目

在线出版日期：2023-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：232-241