改进YOLOX在近岸船舶检测中的应用

为了解决近岸船舶检测时目标尺度变化大,环境干扰严重等问题,提出了一种改进YOLOX的无锚框检测算法。首先,在主干网络中引入CoT模块,通过动态利用上下文信息来增强表达能力,降低环境干扰的影响;其次,将SimAM注意力嵌在特征金字塔和检测头之间,丰富语义信息,提升小目标检测精度。再利用CIOU来取代原有损失函数,以提高收敛速度;最后,使用深度可分离卷积替换特征金字塔中普通卷积,减少参数量,提升检测速度。实验结果表明:在SeaShips数据集上,改进后模型在减少参数量的同时,精度提高了6.73%,均值平均精度(mAP)达到了96.63%,检测速度达到了48.6帧/s,能够实时、高精度地检测近岸船舶。

一种改进的融合不同尺度特征的遥感影像道路提取新方法

针对高分辨率遥感影像中细小道路纹理特征不明显、信息提取困难的问题,本文提出并实现了一种融合不同尺度特征的深度学习道路提取新方法。首先引入CoT模块构建残差网络,以充分利用局部与全局上下文信息提取不同尺度道路特征;然后构建特征金字塔注意力模块,融合不同层级道路特征信息;最后使用全局注意力上采样模块结合全局背景对道路细节进行恢复。试验结果表明,该方法的召回率、交并比均优于已有方法,能够较完整准确地提取遥感影像中的道路信息,提升道路提取效率。