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跨尺度移位的有向目标检测方法
1
作者
李琛
赵彤洲
+1 位作者
栗刚
张鸿洲
《计算机仿真》
2024年第6期260-266,共7页
目标类内尺度差异大以及类间相似程度高给传统遥感目标检测带来挑战,多尺度信息融合以及基于FasterR-CNN的有向检测方法是解决尺度差异性及类间相似性的有效手段。但多尺度权重融合策略忽视了跨尺度对图像语义特征的提取导致检测精度低...
目标类内尺度差异大以及类间相似程度高给传统遥感目标检测带来挑战,多尺度信息融合以及基于FasterR-CNN的有向检测方法是解决尺度差异性及类间相似性的有效手段。但多尺度权重融合策略忽视了跨尺度对图像语义特征的提取导致检测精度低,同时基于FasterR-CNN的有向检测方法精度低速度慢。针对上述问题,提出一种跨尺度移位的有向目标检测方法。首先通过改进特征金字塔网络(FPN)实现多层特征图高效融合;其次在网络中加入跨尺度移位模块(CSM)提升FPN中多尺度特征间的相关性;最后采用有向区域建议网络(ORPN)提升了有向候选框的转换效率。本文方法分别在DOTA-v1.5和HRSC2016遥感数据集上开展测试,相比对照组,均值准确率(mAP)分别提升了3.68%和1.32%;同时在单块2080ti上用1024×1024图像进行测试,检测速度提升5.9%。
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关键词
有向目标
遥感目标检测
特征金字塔网络
跨尺度移位
区域建议网络
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职称材料
题名
跨尺度移位的有向目标检测方法
1
作者
李琛
赵彤洲
栗刚
张鸿洲
机构
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室
河北师范大学体育学院
河北省公安厅
中国人民公安大学公共安全风险防控教育部工程研究中心
出处
《计算机仿真》
2024年第6期260-266,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFCO801003)
公安部技术研究计划资助项目(2021JSYJC21)
武汉工程大学研究生教育创新基金资助项目(CX2021245)。
文摘
目标类内尺度差异大以及类间相似程度高给传统遥感目标检测带来挑战,多尺度信息融合以及基于FasterR-CNN的有向检测方法是解决尺度差异性及类间相似性的有效手段。但多尺度权重融合策略忽视了跨尺度对图像语义特征的提取导致检测精度低,同时基于FasterR-CNN的有向检测方法精度低速度慢。针对上述问题,提出一种跨尺度移位的有向目标检测方法。首先通过改进特征金字塔网络(FPN)实现多层特征图高效融合;其次在网络中加入跨尺度移位模块(CSM)提升FPN中多尺度特征间的相关性;最后采用有向区域建议网络(ORPN)提升了有向候选框的转换效率。本文方法分别在DOTA-v1.5和HRSC2016遥感数据集上开展测试,相比对照组,均值准确率(mAP)分别提升了3.68%和1.32%;同时在单块2080ti上用1024×1024图像进行测试,检测速度提升5.9%。
关键词
有向目标
遥感目标检测
特征金字塔网络
跨尺度移位
区域建议网络
Keywords
Oriented objects
Remote sensing object detection
feature pyramid network
Cross-scale shift
Region proposal network
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
跨尺度移位的有向目标检测方法
李琛
赵彤洲
栗刚
张鸿洲
《计算机仿真》
2024
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