检索结果-南通市图书馆

雷达学报（中英文） 2022年第3期11卷 345-356页

作者：徐昌贵张波高建威吴樊张红王超中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 中国空间技术研究院卫星应用总体部北京100094

以FCOS为代表的无锚框网络避免了预设锚框带来的超参设定问题,然而其水平框的输出结果无法指示任意朝向下SAR船舶目标的精确边界和朝向。针对此问题,该文提出了一种名为FCOSR的检测算法。首先在FCOS回归分支中添加角度参量使其输出旋转... 详细信息

以FCOS为代表的无锚框网络避免了预设锚框带来的超参设定问题,然而其水平框的输出结果无法指示任意朝向下SAR船舶目标的精确边界和朝向。针对此问题,该文提出了一种名为FCOSR的检测算法。首先在FCOS回归分支中添加角度参量使其输出旋转框结果。其次,引入基于可形变卷积的9点特征参与船舶置信度和边界框残差值的预测来降低陆地虚警并提升边界框回归精度。最后,在训练阶段使用旋转自适应样本选择策略为每个船舶样本分配合适的正样本点,实现网络检测精度的提高。相较于FCOS以及目前已公开发表的锚框旋转检测网络,该网络在SSDD+和HRSID数据集上表现出更快的检测速率和更高的检测精度,mAP分别为91.7%和84.3%,影像切片平均检测时间仅需33 ms。

关键词：任意朝向船舶检测无锚框检测器自适应样本选择策略单阶段合成孔径雷达

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面向遥感目标检测的无锚框Transformer算法

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电子学报 2023年第11期51卷 3238-3247页

作者：喻九阳胡天豪戴耀南张德安夏文凤武汉工程大学机电工程学院湖北省绿色化工装备工程技术研究中心湖北武汉430205

遥感图像目标具有多方向排布、小且密集等特性,使基于深度学习的旋转目标检测算法存在检测精度不佳的问题.针对这一问题,本文提出了一种面向遥感目标检测的无锚框Transformer算法.首先,采用层次化Transformer采集不同分辨率的特征信息... 详细信息

遥感图像目标具有多方向排布、小且密集等特性,使基于深度学习的旋转目标检测算法存在检测精度不佳的问题.针对这一问题,本文提出了一种面向遥感目标检测的无锚框Transformer算法.首先,采用层次化Transformer采集不同分辨率的特征信息以扩大特征信息的采集范围.其次,构建一种新的前馈网络(Spacial-FeedForward Neural network,SFFN).SFFN将3×3深度可分离卷积的局部空间特性和多层感知机(MultiLayer Perceptron,MLP)的全局通道特性融合在一起,以解决前馈网络(Feed Forward Neural network,FFN)在局部空间建模上的不足.最后,基于SFFN架构搭建了无锚框检测器,将预测框回归问题分为水平框与旋转框,缓解了旋转框的损失不连续性问题.在DOTA数据集上的测试结果表明,此方法的平均精度达到了75.83%,同时在NWPU VHR-10数据集上5类小目标检测结果达到了92.47%,在遥感目标检测精度上更具竞争力.

关键词：遥感图像目标检测 Transformer算法无锚框检测器

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无锚框目标检测模型特征任务不对齐研究

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计算机工程与应用 2023年第11期59卷 151-159页

作者：郝帅征刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101

通常的目标检测模型由分类任务和回归任务构成。由于不同的任务驱动因素,模型中头部对应的这两个任务分支网络对来自同一输入图片、同一个实例的特征具有不同的敏感性。这就造成了检测模型对于相同位置的特征、分类效果和回归效果相差... 详细信息

通常的目标检测模型由分类任务和回归任务构成。由于不同的任务驱动因素,模型中头部对应的这两个任务分支网络对来自同一输入图片、同一个实例的特征具有不同的敏感性。这就造成了检测模型对于相同位置的特征、分类效果和回归效果相差巨大的问题,也就是任务特征不对齐的问题。但是通用的目标检测后处理办法,仅以分类分数作为非极大抑制过程的标准,带来了大量回归质量较差、但置信度很高的检测结果。对现代化的无锚框网络展开不对齐问题的研究分析,将问题进一步拆解为尺度层级上的不对齐和空间位置上的不对齐。提出了参数量代价最小的解决方案:使用可变形卷积模块对检测模型头部网络的感受野进行微调,使用考虑样本点对齐效果的标签分配机制进行对齐样本点的挖掘,创新性地解决了上述两个子问题。进一步的详细实验和对比分析证明了该工作的有效性和实用性,以及对不同特征提取骨干网络的鲁棒性。

关键词：目标检测深度学习无锚框检测器标签分配机制

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