计算机工程与科学

作者：胡昭华, 王长富,

单位：（1.南京信息工程大学电子与信息工程学院，江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，江苏 南京 210044）

关键词：深度学习,小目标检测,遥感图像,非对称高低层调制,上下文信息,

基金：国家自然科学基金（61601230）

遥感图像目标检测是目标检测领域的一个关键问题，目前利用深度学习检测目标的算法大多在单向特征融合过程中添加注意力机制，一视同仁地去增强各类型的目标，并不能突出小目标。为了取得更好的检测效果，通过引入非对称高低层调制机制，构造兼顾低层细节信息和高层语义信息的特征图，以达到增强小目标特征检测的目的；同时使用DIoU损失函数代替原算法SmoothL1损失函数以提升算法检测精度与收敛速度；并且在感兴趣区域分类任务中引入灵活上下文信息以提高小目标分类准确性。实验结果表明，该算法在DIOR和NWPU VHR-10数据集上均取得了良好的表现。

来源：2024年第6期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

查看计算机工程与科学杂志2024年第6期