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基于Ghost卷积与注意力机制的SAR图像建筑物检测算法
被引量：
7
1
作者
严继伟
苏娟
李义红
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1667-1675,共9页
针对深度卷积神经网络存在模型参数量大、占用内存资源等问题,提出了一种基于轻量化网络的SAR图像建筑物检测算法。首先以旋转目标检测算法R-centernet为基础,将主干网络中的传统卷积替换为Ghost卷积,并构建Ghost-ResNet网络,降低模型...
针对深度卷积神经网络存在模型参数量大、占用内存资源等问题,提出了一种基于轻量化网络的SAR图像建筑物检测算法。首先以旋转目标检测算法R-centernet为基础,将主干网络中的传统卷积替换为Ghost卷积,并构建Ghost-ResNet网络,降低模型参数量;其次提出了融合宽高信息的通道注意力模块,增强网络对图像中显著区域的精确定位能力;使用CARAFE上采样代替网络中的DCN模块,在上采样过程中充分结合特征图信息,提高目标检测能力;最后使用改进的R-centernet算法在旋转标注的SAR图像建筑物数据集上进行训练与测试。实验结果表明,相比于原始R-centernet算法,改进后的算法准确率提高了3.8%,召回率提高了1.2%,检测速度提高了12帧/s。
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关键词
轻量化网络
sar
图像
建筑物
检测
旋转目标
检测
Ghost卷积
通道注意力
CARAFE上采样
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职称材料
题名
基于Ghost卷积与注意力机制的SAR图像建筑物检测算法
被引量：
7
1
作者
严继伟
苏娟
李义红
机构
火箭军工程大学核工程学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1667-1675,共9页
文摘
针对深度卷积神经网络存在模型参数量大、占用内存资源等问题,提出了一种基于轻量化网络的SAR图像建筑物检测算法。首先以旋转目标检测算法R-centernet为基础,将主干网络中的传统卷积替换为Ghost卷积,并构建Ghost-ResNet网络,降低模型参数量;其次提出了融合宽高信息的通道注意力模块,增强网络对图像中显著区域的精确定位能力;使用CARAFE上采样代替网络中的DCN模块,在上采样过程中充分结合特征图信息,提高目标检测能力;最后使用改进的R-centernet算法在旋转标注的SAR图像建筑物数据集上进行训练与测试。实验结果表明,相比于原始R-centernet算法,改进后的算法准确率提高了3.8%,召回率提高了1.2%,检测速度提高了12帧/s。
关键词
轻量化网络
sar
图像
建筑物
检测
旋转目标
检测
Ghost卷积
通道注意力
CARAFE上采样
Keywords
lightweight network
building detection in
sar
image
rotating target detection
Ghost convolution
channel attention
CARAFE up-sampling
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Ghost卷积与注意力机制的SAR图像建筑物检测算法
严继伟
苏娟
李义红
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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