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工业通用技术及设备论文_基于稀疏Transformer

来源:遥感学报 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-09-27
作者:网站采编
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摘要:文章摘要:针对遥感图像目标广邻域稀疏、多邻域聚集、方向多样等特性导致检测难度大的问题,提出了一种基于稀疏Transformer的遥感旋转目标检测方法。首先,此方法在典型端到端Trans

文章摘要:针对遥感图像目标广邻域稀疏、多邻域聚集、方向多样等特性导致检测难度大的问题,提出了一种基于稀疏Transformer的遥感旋转目标检测方法。首先,此方法在典型端到端Transformer网络的基础上,根据遥感图像的特性,利用k-means算法实现多域聚集,从而更好的提取稀疏域下的目标特征;其次,为适配旋转目标的基本属性,在边框生成阶段,提出了利用目标包围框的中心点及边框特征学习的策略,从而高效获取目标回归斜边框。最后,为提升网络对遥感目标的检测率,对网络的损失函数进行进一步优化。在DOTA和UCAS-AOD遥感数据集上的测试结果表明,此方法的平均精度分别为72.87%和90.4%,能很好地适应遥感图像中各类旋转目标的形状与分布特性。

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项目基金:《遥感学报》 网址: http://www.ygxbzz.cn/qikandaodu/2021/0927/811.html



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