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题名多分支特征映射的遥感图像目标检测算法
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作者
闵锋
况永刚
郝琳琳
彭伟明
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机构
武汉工程大学计算机科学与工程学院智能机器人湖北省重点实验室
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第6期1543-1555,共13页
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基金
国家自然科学基金(62171328)
武汉工程大学研究生教育创新基金项目(CX2022321)。
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文摘
由于遥感图像具有背景复杂、目标较小且密集、尺度连续变化大等特点,通用目标检测器难以较好地适应,导致检测效果不佳。针对以上问题,基于YOLOv5s模型,提出一种多分支特征映射的遥感图像目标检测算法。首先,利用结构重参数化技术设计一种结合门控通道转换的RepVGG模块,采用其串联结构替换原主干网络的C3模块,聚合全局上下文信息,增强特征表达和特征提取能力;其次,使用自适应指数加权池化方法以及逆过程重构特征融合网络的采样方式,最大化地保留特征信息,改善较小目标的检测效果;最后,引入EIoU和Focal Loss组合作为模型的损失函数,优化预测框的回归速率以及难易样本的损失权重分配,进一步提高定位精度。在DIOR和NWPU VHR-10数据集上的实验结果表明,提出算法的平均精度均值分别达到92.2%、92.5%,较YOLOv5s分别提高了3.5个百分点、5.6个百分点,达到了更好的检测效果,同时实时性也满足实际场景下的遥感图像目标检测。
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关键词
遥感图像
结构重参数化
门控通道转换
采样方式
损失权重分配
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Keywords
remote sensing images
structural reparameterization
gated channel transformation
sampling method
loss weight allocation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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