期刊专题

10.11896/jsjkx.191200027

基于显著性特征和角度信息的遥感图像目标检测

引用
遥感图像中的目标具有密集性、多尺度和多角度等特性,这使得遥感图像多类别目标检测成为一项具有挑战性的课题.因此,文中提出了一种新的端到端的遥感图像目标检测框架.该框架通过提取显著性特征和不同卷积通道之间的相互关系来增强目标信息,抑制非目标信息,从而提高特征的表示能力.同时,在不增加模型参数的情况下,在卷积模块中添加多尺度特征模块来捕获更多的上下文信息.为了解决遥感图像中目标角度多变这一问题,该框架在区域建议网络中加入了角度信息,得到有角度的矩形候选框,并在训练过程中添加注意力损失函数来引导网络学习显著性特征.该框架在公开的遥感图像数据集上进行了相关验证,在水平任务框和方向任务框上的实验结果证明了所提方法的有效性.

遥感图像、目标检测、多尺度特征、通道自学习、显著性学习

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TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;江苏省自然科学基金

2021-04-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

174-179

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2021,48(4)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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