面向多源遥感图像的自适应目标检测

作者：张天坤; 李汶原; 平凡; 史振威

来源：信号处理, 2020, 36(09): 1407-1414.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2020.09.004

• 目标检测
• 域自适应
• 多源遥感图像
• 超分辨

近年来,目标检测已经在含有大量标注的数据上展现出了良好的效果,但当真实测试数据与标注数据存在域间差异时,往往会导致训练好的目标检测模型性能降低。由于相比于自然图像,多源遥感图像在成像方式和分辨率等方面存在特有的差异,而传统的方法需要将多源图像数据重新标注,这将消耗大量人力和时间,因此在遥感图像上实现自适应目标检测面临特有的挑战。针对以上问题,本文提出了一种面向多源遥感图像的自适应目标检测算法,在图像级别和语义级别上对网络进行对抗训练。此外,通过结合超分辨网络,进一步缩小了图像级别的差异,实现了自适应目标检测。本文在两个多源遥感数据集上进行实验,结果表明本文方法有效提升了目标域上的检测效果。

• 单位
  北京市遥感信息研究所; 北京航空航天大学