典型文献
基于轻量级多尺度注意力U-Net的遥感图像飞机检测方法
文献摘要：
针对传统U-Net对于目标小、分辨率低和背景复杂的遥感图像的飞机检测率低问题,提出一种轻量级多尺度注意力U-Net模型(LWMSAU-Net).该模型由相互对应的编码子网络和解码子网络组成,编码子网络采用多尺度模块,在编码和对应的解码模块之间使用残差跳跃连接模块,将图像的浅层特征与深层特征融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留飞机图像的边缘和细微结构特征,最后的编码模块采用残差注意力连接模块,连接编码子网络和解码子网络,加强对小尺度飞机目标的检测.解码路径在每个模块反褶积将特征图的大小乘以2,使特征图的数量减半,并与对称编码路径的特征图相结合.与U-Net相比,LWMSAU-Net的层数减少1,在遥感飞机图像数据集上进行实验,结果表明该方法能够有效检测遥感图像飞机,准确率可达94.72％.
文献关键词：
遥感图像;飞机检测;U-Net;注意力机制;轻量级多尺度注意力U-Net模型
中图分类号：
作者姓名：
张善文;齐国红;徐新华
作者机构：
郑州西亚斯学院电子信息工程学院,郑州 451150
文献出处：
引用格式：
[1]张善文;齐国红;徐新华-.基于轻量级多尺度注意力U-Net的遥感图像飞机检测方法)[J].弹箭与制导学报,2022(05):108-112
A类：
LWMSAU,残差跳跃连接
B类：
轻量级,多尺度注意力,Net,遥感图像,飞机检测,检测率,码子,子网络,解码,多尺度模块,在编,连接模块,深层特征,特征融合,细微,残差注意力,小尺度,飞机目标,反褶积,特征图,小乘,乘以,减半,编码路径,层数,图像数据集,有效检测,注意力机制
AB值：
0.282553
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
