注意力特征融合的快速遥感图像目标检测算法

摘要：

针对遥感图像背景复杂、小目标多、特征提取难等问题,提出了一种注意力特征融合的快速遥感图像目标检测算法——YOLO-Aff.该算法设计了一种带通道注意力的主干网络模块(ECALAN)以及模糊池(BP)模块来减小下采样带来的损失.此外,采用了一种无跨步卷积的特征金字塔网络(SPD-FPN)结合SimAM注意力特征融合模块(CBSA)来增强特征的跨尺度融合能力.最后,通过使用Wise-IoU作为网络的坐标损失来优化样本不均衡问题.实验结果表明,改进的YOLO-Aff算法在NWPU VHR-10数据集上的mAP值达到96%,较原算法mAP提高了2.9个百分点,为遥感图像的快速、高精度目标检测提供了新的解决方案.

关键词：遥感图像、目标检测、YOLO、注意力机制、特征融合

所属期刊栏目：60

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;国家自然科学基金

在线出版日期：2024-01-18（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：207-216