基于轻量级多尺度注意力U-Net的遥感图像飞机检测方法

作者：张善文; 齐国红; 徐新华

来源：弹箭与制导学报, 2022, 42(05): 108-112.

DOI：10.15892/j.cnki.djzdxb.2022.05.020

• 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

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%。

• 单位
  电子信息工程学院; 郑州西亚斯学院