基于旋转框精细定位的遥感目标检测方法研究

遥感图像中的目标往往呈现出任意方向排列,而常见的目标检测算法均采用水平框检测,并不能满足这类场景的应用需求.因此提出一种旋转框检测网络R2-FRCNN.该网络利用粗调与细调两阶段实现旋转框检测,粗调阶段将水平框转换为旋转框,细调阶段进一步优化旋转框的定位.针对遥感图像存在较多小目标的特点,提出像素重组金字塔结构,融合深浅层特征,提升复杂背景下小目标的检测精度.此外,为了在金字塔各层中提取更加有效的特征信息,在粗调阶段设计一种积分与面积插值法相结合的感兴趣区域特征提取方法,同时在细调阶段设计旋转框区域特征提取方法.最后在粗调和细调阶段均采用全连接层与卷积层相结合的预测分支,并且利用Smooth Ln作为网络的回归损失函数,进一步提升算法性能.提出的网络在大型遥感数据集DOTA上进行评估,评估指标平均准确率达到0.7602.对比实验表明了R2-FRCNN网络的有效性.