基于几何适应与全局感知的遥感图像目标检测算法 |
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引用本文: | 顾勇翔,蓝鑫,伏博毅,秦小林.基于几何适应与全局感知的遥感图像目标检测算法[J].计算机应用,2023(3):916-922. |
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作者姓名: | 顾勇翔 蓝鑫 伏博毅 秦小林 |
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作者单位: | 1. 中国科学院成都计算机应用研究所;2. 中国科学院大学 |
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基金项目: | 四川省科技计划资助项目(2019ZDZX0006);;中国科学院“西部青年学者”项目(201899); |
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摘 要: | 针对遥感图像目标尺寸小、目标方向任意和背景复杂等问题,在YOLOv5算法的基础上,提出一种基于几何适应与全局感知的遥感图像目标检测算法。首先,将可变形卷积与自适应空间注意力模块通过密集连接交替串联堆叠,在充分利用不同层级的语义和位置信息基础上,构建一个能够建模局部几何特征的密集上下文感知模块(DenseCAM);其次,在骨干网络末端引入Transformer,以较低的开销增强模型的全局感知能力,实现目标与场景内容的关系建模。在UCAS-AOD和RSOD数据集上与YOLOv5s6算法相比,所提算法的平均精度均值(mAP)分别提高1.8与1.5个百分点。实验结果表明,所提算法能够有效提高遥感图像目标检测的精度。
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关 键 词: | 遥感图像 目标检测 Transformer 可变形卷积 空间注意力 YOLOv5 |
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