基于旋转去噪Transformer的遥感图像目标端到端检测

提出一种基于旋转去噪Transformer的遥感图像旋转目标端到端检测方法。首先,针对遥感图像滑窗切片时存在目标切断影响网络学习的问题,提出基于密集栅格的遥感图像数据增强方法,提升网络对不完整目标的预测能力。其次,提出旋转去噪Transformer架构的端到端检测网络,采用PVTv2提取多尺度特征,通过Transformer编码器对特征进行聚合与增强,利用Transformer解码器对目标解码,通过分类头和回归头直接实现旋转目标预测,即端到端检测。最后,提出旋转对比去噪学习方法,将去噪学习用于旋转目标检测,加速网络收敛。在2023全国大数据与计算智能挑战赛数据集上,所提方法的m AP达到了98.38%。