计算机辅助设计与图形学学报

作者：王坤, 文武, 铁菊红, 吴锡, 符颖

关键词：遥感图像, 目标检测, 无锚框, 特征融合, 注意力机制, 空洞卷积

针对遥感图像内容丰富且复杂,具有目标种类多、密集分布和尺寸变化剧烈等特点,导致遥感图像中目标多尺度尤其是小目标难以检测的问题,提出一种基于自适应多尺度特征融合(AMFF)和注意力特征增强(AFE)的无锚框遥感图像目标检测算法.首先将主干网络提取的图像特征输入AMFF,自适应地融合多个尺度的特征,增加特征复用,提升网络的多尺度特征表达能力;然后将AMFF输出的特征输入到加入了AFE模块的检测头中,AFE通过结合多分支空洞卷积与注意力机制,在提高网络对目标尺度的泛化能力的同时增强有效特征信息;最后进行分类和回归,得到检测结果.在DIOR和NWPU VHR-10公开数据集上,与多种主流目标检测算法的实验结果表明,所提算法在2个数据集上的平均检测精度分别为72.4%和87.4%,较基线网络分别提升9.4和13.5个百分点,比次优结果分别提升6.3和1.7个百分点;平均检测精度高于主流目标检测算法,较基线网络的平均检测精度显著提高,能够更加准确地检测小尺度目标,同时有效地提升多尺度目标的检测精度.

来源：2023年第9期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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