| 基于注意力机制特征融合网络的SAR图像飞机目标快速检测 |
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| 引用本文： | 赵琰,赵凌君,匡纲要. 基于注意力机制特征融合网络的SAR图像飞机目标快速检测[J]. 电子学报, 2021, 49(9): 1665-1674. DOI: 10.12263/DZXB.20200486 |
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| 作者姓名： | 赵琰 赵凌君 匡纲要 |
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| 作者单位： | 国防科技大学电子信息系统与复杂电磁环境效应国家重点实验室,湖南长沙 410073 |
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| 摘 要： | 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中飞机目标散射点离散化程度高,周围背景干扰复杂,现有算法对飞机浅层语义特征表征能力弱等问题,本文提出了基于注意力特征融合网络(Attention Feature Fu-sion Network,AFFN)的SAR图像飞机目标检测算法.通过引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module,BAM),本文在AFFN中构建了包含注意力双向特征融合模块(Attention Bidirectional Feature Fusion Module,ABFFM)与注意力传输连接模块(Attention Transfer Connection Block,ATCB)的注意力特征融合策略并合理优化了网络结构,提升了算法对飞机离散化散射点浅层语义特征的提取与判别.基于自建的Gaofen-3与TerraSAR-X卫星图像混合飞机目标实测数据集,实验对AFFN与基于深度学习的通用目标检测以及SAR图像特定目标检测算法进行了比较,其结果验证了AFFN对SAR图像飞机目标检测的准确性与高效性.
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| 关 键 词： | 注意力机制 特征融合 飞机目标快速检测 SAR图像 卷积神经网络 |
Attention Feature Fusion Network for Rapid Aircraft Detection in SAR Images |
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| ZHAO Yan,ZHAO Ling-jun,KUANG Gang-yao. Attention Feature Fusion Network for Rapid Aircraft Detection in SAR Images[J]. Acta Electronica Sinica, 2021, 49(9): 1665-1674. DOI: 10.12263/DZXB.20200486 |
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| Authors: | ZHAO Yan ZHAO Ling-jun KUANG Gang-yao |
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