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基于注意力机制与动态激活的空间目标检测算法
文献摘要：
基于图像的空间目标检测已成为保障在轨卫星运行安全的重要需求之一.已有基于深度学习的无锚框目标检测算法取得了良好进展,但是仍存在检测头结构简单、表征能力不足的问题.对此,提出了基于注意力机制与动态激活的空间目标检测算法.以无锚框目标检测算法的通用网络结构为基础,在检测头中使用基于通道与空间感知的残差注意力模块,以增强网络的特征表征能力;同时,在检测头中串联基于通道感知的动态激活模块,以提升网络在特定空间目标检测任务中的性能.在SPARK空间目标检测数据集上的实验结果表明,所提算法的AP@IoU=O.50∶0.95指标达77.1％,检测性能显著优于主流算法Faster R-CNN、YOLOv3及FCOS.此外,所提算法在训练过程中采用动态样本匹配策略,进一步提升了对小目标的检测能力.
文献关键词：
目标检测;注意力机制;动态激活;空间目标
中图分类号：
作者姓名：
刘胜利;郭裕兰;王刚
作者机构：
空军工程大学防空反导学院,陕西西安710051;国防科技大学电子科学学院,湖南长沙410073
文献出处：
引用格式：
[1]刘胜利;郭裕兰;王刚-.基于注意力机制与动态激活的空间目标检测算法)[J].激光与光电子学进展,2022(14):226-232
A类：
B类：
注意力机制,动态激活,空间目标,目标检测算法,在轨卫星,星运,运行安全,无锚框目标检测,检测头,结构简单,表征能力,头中,空间感知,残差注意力,注意力模块,SPARK,检测数据集,AP,IoU,标达,检测性能,流算法,Faster,YOLOv3,FCOS,训练过程,匹配策略,小目标,检测能力
AB值：
0.348851
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