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基于稀疏掩模Transformer的遥感图像目标检测方法
文献摘要：
针对遥感图像中目标尺度差异较大和方向分布随机等导致检测精度较低的问题,提出一种基于稀疏掩模Transformer的遥感目标检测方法.该方法以Transformer网络为基础,首先引入角度参量,使其适应遥感目标的旋转特性;其次在特征提取部分以多层级特征金字塔为输入,以应对遥感图像目标尺寸变化大的特点,提高对不同尺度目标的检测效果,尤其对小目标的检测效果提升明显;最后以稀疏-插值注意力模块代替自注意力模块,有效缓解了 Transformer网络检测高分辨遥感图像时计算量大的缺陷,并且加快了网络的收敛速度.在大型遥感数据集DOTA上的实验结果表明,所提方法的平均检测精度为78.43％,检测速度为12.5 frame/s,与基准方法相比,平均精度均值(mAP)提高了 3.07个百分点,证明了所提方法的有效性.
文献关键词：
Transformer;旋转目标检测;自注意力;稀疏掩模
中图分类号：
作者姓名：
刘旭伦;马时平;何林远;王晨;贺旭;陈哲
作者机构：
空军工程大学航空科学与工程学院,陕西西安710038;西北工业大学无人系统技术研究院,陕西西安710072;西安邮电大学网络空间安全学院,陕西西安710121
文献出处：
引用格式：
[1]刘旭伦;马时平;何林远;王晨;贺旭;陈哲-.基于稀疏掩模Transformer的遥感图像目标检测方法)[J].激光与光电子学进展,2022(22):337-344
A类：
稀疏掩模
B类：
Transformer,遥感图像,图像目标检测,目标检测方法,标尺,尺度差异,检测精度,遥感目标检测,参量,多层级特征,特征金字塔,尺寸变化,不同尺度,检测效果,小目标,效果提升,自注意力模块,网络检测,测高,高分辨遥感,时计,计算量,收敛速度,遥感数据,DOTA,检测速度,frame,基准方法,平均精度均值,mAP,百分点,旋转目标检测
AB值：
0.359594
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