遥感图像密集小目标全方位精准检测算法

作者：张云佐; 郭威; 李文博

来源：吉林大学学报（工学版）, 2022, 1-9.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20220715

• 计算机应用
• 遥感目标检测
• Meta-ACON激活函数
• 加强连接特征金字塔网络
• 角度预测
• 旋转检测框

由于遥感图像中目标排列密集且方向不一，导致现有检测算法难以准确定位实例目标。为此，本文提出了一种遥感图像密集小目标全方位精准检测算法。为提升特征提取能力，在主干网络的残差结构中引入Meta-ACON激活函数，自适应地学习信道特征的重要性；提出一种加强连接特征金字塔网络，重新设计了用于深浅层特征融合的侧向连接部分，并在同层次特征图输入与输出之间添加了跳跃连接，丰富特征语义信息；引入角度预测分支，使用环形平滑标签方法将角度回归问题转化为分类问题，在实现目标框旋转的同时解决了旋转框边界突变的问题；设计针对旋转检测框的后处理方法(Rotate-Soft-NMS)，通过抑制检测框的置信度去除相邻的重复旋转检测框。在DOTA数据集上的实验结果表明：所提算法的平均精度均值达到76.15%，相比于基准模型YOLOv5m提升了5.22%，和其他先进算法相比取得了最好的检测结果。本文算法对复杂遥感场景的目标具有更优的检测效果。

• 单位
  石家庄铁道大学