非局部特征增强的遥感图像目标检测方法

作者：赵彤洲; 杨成万; 刘威

来源：华中科技大学学报(自然科学版)科技大学, 2021, 49(09): 47-51.

DOI：10.13245/j.hust.210909

• 遥感图像
• 目标检测
• 区域建议网络
• 旋转候选框
• 非局部特征

针对采用感兴趣区域形变器(RoI Trans)检测排列密集、方向性显著的遥感图像目标性能较差且推理速度较慢等问题,采用逐步增强旋转候选框的定位精度以及对特征的非局部增强,提升遥感图像目标检测性能.首先,通过基于区域建议网络的实时目标检测器(faster RCNN)与RoI Trans构建逐步回归网络模型,以实现从粗粒度到细粒度的精确定位,采用引导性锚框区域建议网络(GA-RPN)增加水平候选框向旋转候选框转换过程中正样本的数量.其次,提出非局部特征增强模块以提高网络特征的表达能力.最后,分别在DOTA和HRSC2016遥感数据集上开展测试,并分别取得了77.46%和90.04%的平均均值精度(mAP),显著优于对照组.

• 单位
  武汉工程大学