注意力特征融合的快速遥感图像目标检测算法

作     者：吴建成 郭荣佐 成嘉伟 张浩 WU Jiancheng;GUO Rongzuo;CHENG Jiawei;ZHANG Hao

作者机构：四川师范大学计算机科学学院成都610101 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第1期

页      面：207-216页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(11905153 61701331) 

主　　题：遥感图像 目标检测 YOLO 注意力机制 特征融合 

摘      要：针对遥感图像背景复杂、小目标多、特征提取难等问题,提出了一种注意力特征融合的快速遥感图像目标检测算法——YOLO-Aff。该算法设计了一种带通道注意力的主干网络模块(ECALAN)以及模糊池(BP)模块来减小下采样带来的损失。此外,采用了一种无跨步卷积的特征金字塔网络(SPD-FPN)结合SimAM注意力特征融合模块(CBSA)来增强特征的跨尺度融合能力。最后,通过使用Wise-IoU作为网络的坐标损失来优化样本不均衡问题。实验结果表明,改进的YOLO-Aff算法在NWPU VHR-10数据集上的mAP值达到96%,较原算法mAP提高了2.9个百分点,为遥感图像的快速、高精度目标检测提供了新的解决方案。