【摘 要】
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当前光学遥感图像目标检测技术在军事、环境、城市规划、农业、林业等领域有着广泛的应用。与自然图像相比,遥感图像具有小目标多且密集分布、方向多样、背景复杂和目标尺度变化范围广泛等特点,这为通用目标检测算法在遥感图像上的应用带来了一定的挑战。对此也有很多针对性的改进算法被提出来,但是大多都只从遥感图像中的某一两个难点问题出发,而缺乏一定的综合性,其检测性能也很难达到在普通图像上的较高水平。为了能够更加快
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当前光学遥感图像目标检测技术在军事、环境、城市规划、农业、林业等领域有着广泛的应用。与自然图像相比,遥感图像具有小目标多且密集分布、方向多样、背景复杂和目标尺度变化范围广泛等特点,这为通用目标检测算法在遥感图像上的应用带来了一定的挑战。对此也有很多针对性的改进算法被提出来,但是大多都只从遥感图像中的某一两个难点问题出发,而缺乏一定的综合性,其检测性能也很难达到在普通图像上的较高水平。为了能够更加快速有效的对光学遥感图像进行目标检测,本文针对遥感图像小目标多、方向多样、背景复杂和尺度差异大的特点,设计并改进了一个检测性能更加全面的算法,主要工作如下:（1）考虑到遥感图像中小目标较多且密集分布的特点,通过将若干主流目标检测算法在同一数据集（DOIR）上进行检测精度的对比实验,根据实验结果采用综合检测性能较好,尤其是对小目标的检测性能最好的YOLOv5算法作为基准算法。（2）针对遥感图像中目标方向任意的问题,本文改进了一种YOLOv5旋转框的目标检测方法,使用二维高斯分布来表示五参数的旋转框,原图像中两个旋转框的Io U则使用对应的两个高斯分布之间的度量（KLD）来近似替代,并重新设计了标签分配策略和损失函数。该方法能够更好的衡量不同预测框与同一个真实框之间差距的大小关系,同时仅增加了少量的额外参数。（3）针对光学遥感图像背景复杂、尺度差异大的问题,本文设计了一种基于像素的多维注意力机制。以像素注意力模块作为主要部分,根据不同尺寸的物体以单个像素为中心在三类不同大小的局部范围内进行像素级别的特征学习,每一个局部范围都进行四个方向的扫描来传递局部区域信息,避免了全局上下文信息的干扰,更加关注相关区域。然后应用现有的通道注意力模块来确定不同通道之间的重要性。将两个注意力模块结合可以较好的突出前景弱化背景,避免了物体边界模糊。此外,将该多维注意力模块加入到YOLOv5的加强特征提取网络的七个位置上能够进一步提高不同尺寸物体的特征表示能力。最后设计本文改进算法所需要的实验,对算法进行了一系列对比和消融实验,实验结果表明本文改进的旋转YOLOv5算法在DOTA-v1.0 test数据集上的m AP可以达到75.11,而加入基于像素的多维注意力机制后的m AP又提高了2.2个百分点,达到77.31,与同期的其他遥感图像目标检测算法相比具有较大的精度优势。
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