基于视觉注意和语义信息特征融合的遥感图像目标检测方法

针对遥感图像目标检测方法中存在的特征提取不充分、语义信息表达能力弱、小目标检测准确率低和定位不准确的问题,提出了一种基于YOLOv5和Swin Transformer的改进策略。实验结果表明,与传统方法以及其他改进策略方法相比,文中的方法在公共数据集DOTA和自建数据集SkyView上均表现出更高的检测准确率,性能优势显著。

基于交互注意力的红外与可见光图像融合算法

为解决现有红外与可见光图像融合目标不够显著,轮廓纹理细节不够清晰等问题,提出了一种基于交互注意力的红外和可见光图像融合网络。该方法通过双流特征提取分支提取源图像的多尺度特征,然后经过交互融合网络获得注意力图,以便从红外与可见光图像中自适应地选择特征进行融合,最后通过图像重建模块生成高质量的融合图像。在MSRS数据集和TNO数据集的实验结果表明,所提方法在主观视觉描述和客观指标评价方面均表现出了较好的性能,融合结果包含更清晰的细节信息和更明显的目标。