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一种改进Oriented RepPoints的遥感图像有向目标检测
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作者 谢国波 张家源 +1 位作者 林志毅 廖文康 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2725-2731,共7页
为解决Oriented RepPoints算法在遥感图像有向目标检测中因遥感图像背景干扰信息较多和目标尺度大小不一所导致的检测精度不高、易漏检误检等问题,提出一种改进Oriented RepPoints的遥感图像有向目标检测方法MA-RPDet(Mixed Attention R... 为解决Oriented RepPoints算法在遥感图像有向目标检测中因遥感图像背景干扰信息较多和目标尺度大小不一所导致的检测精度不高、易漏检误检等问题,提出一种改进Oriented RepPoints的遥感图像有向目标检测方法MA-RPDet(Mixed Attention RepPoints Detector).首先,采用了PVTv2作为主干网络,该网络利用线性空间缩减自注意力机制提取出更具局部连续性的特征图,并保持与卷积运算类似的线性复杂度.其次,在特征融合阶段设计了串联性混合注意力模块,进一步强化了重要特征,促进了多尺度特征的高效交互.最后,引入平滑GIoU损失函数对模型学习策略进行优化,提高了检测精度.在两个遥感图像目标检测数据集DOTA和HRSC2016上的实验结果表明,所提方法的检测精度mAP分别达到了77.19%和90.3%,均高于其他对比算法,证明了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 遥感图像 有向目标检测 oriented reppoints 注意力机制 损失函数
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