【摘 要】
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传统多尺度卷积神经网络因接收域有限,难以对超尺度变化的空间目标进行建模。提出一种遥感船舶的超尺度自导注意力网络(HSSGAN)识别框架,通过组连接的轻量级超尺度子空间模块捕获船舶的超尺度特征和尺度不变性,使用自导注意力网络逐步细化超尺度特征图,并在超尺度局部和全局语义之间建立长期依赖关系以增强类之间特征图的差异性。同时,通过忽略不相关信息及聚合相关特征以增强目标船舶的识别性。实验结果表明,与TP-
【机 构】
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青岛黄海学院智能制造学院,山东科技大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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山东省重点研发计划(2017GGX20100,2019GGX105001),山东省高等学校科技计划项目(J18KB163),青岛黄海学院重点项目(2019KJ01,2019KJ02)。
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传统多尺度卷积神经网络因接收域有限,难以对超尺度变化的空间目标进行建模。提出一种遥感船舶的超尺度自导注意力网络(HSSGAN)识别框架,通过组连接的轻量级超尺度子空间模块捕获船舶的超尺度特征和尺度不变性,使用自导注意力网络逐步细化超尺度特征图,并在超尺度局部和全局语义之间建立长期依赖关系以增强类之间特征图的差异性。同时,通过忽略不相关信息及聚合相关特征以增强目标船舶的识别性。实验结果表明,与TP-FCN、CF-SDN和HSF-Net方法相比,HSSGAN方法具有更好的识别效果,F1-Score值为0
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