Remote sensing image small target recognition using multi-scale feature fusion-based SSD

Xin CHEN; Min-jie WAN; Chao MA; Qian CHEN; Guo-hua GU

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Remote sensing image small target recognition using multi-scale feature fusion-based SSD

更新时间：2021-08-25

- Remote sensing image small target recognition using multi-scale feature fusion-based SSD
- Optics and Precision Engineering Pages: 1-11(2021)
- 作者机构：
  
  1.南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏南京 210094
  2.南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室，江苏南京 210094
- 作者简介：
  
  E-mail： minjiewan1992@njust.edu.cn； gghnjust@mail.njust.edu.cn
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP751
- Received：27 March 2021，
  
  Revised：16 April 2021，
- 稿件说明：
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陈欣,万敏杰,马超等.采用多尺度特征融合SSD的遥感图像小目标识别[J].光学精密工程,

CHEN Xin,WAN Min-jie,MA Chao,et al.Remote sensing image small target recognition using multi-scale feature fusion-based SSD[J].Optics and Precision Engineering,
陈欣,万敏杰,马超等.采用多尺度特征融合SSD的遥感图像小目标识别[J].光学精密工程, DOI：10.37188/OPE..0001

CHEN Xin,WAN Min-jie,MA Chao,et al.Remote sensing image small target recognition using multi-scale feature fusion-based SSD[J].Optics and Precision Engineering, DOI：10.37188/OPE..0001

摘要

针对复杂背景下遥感小目标的识别问题，提出了一种改进型多尺度特征融合SSD方法。首先，设计了一种特征图融合机制，将分辨率高的浅层特征图与具有丰富语义信息的深层特征图进行融合，并在特征图间构建特征金字塔，对小目标特征进行增强。然后，引入通道注意力模块，通过构建权重参数空间，将注意力更多的集中在关注目标区域的通道，以减小背景干扰。最后，对先验框相对于原图的比例进行了调整，使其能够更好地适应遥感小目标尺度。利用采集的遥感飞机图像数据集对方法性能进行定性和定量测试，结果表明：改进方法检测精度相较SSD提高了4.3%，其能够适应复杂场景下的遥感多尺度目标识别任务，降低小目标的漏检率。

Abstract

For the recognition of small remote sensing targets in complex backgrounds， an improved multi-scale feature fusion-based single shot multi-box detector （SSD） method is proposed. First， a feature map fusion mechanism is designed to fuse shallow high-resolution feature maps and deep feature maps with rich semantic information， and feature pyramids between feature maps are built to enhance small target features. Then， the channel attention module is introduced to overcome the background interference by constructing a weight parameter space to put more attention on the channels that focus on the target region. Finally， the scale between the priori box and the original map is adjusted to better fit the remote sensing small target scale. Qualitative and quantitative tests based on remote sensing aircraft image datasets are implemented， and the results show that the proposed method improves the detection accuracy by 4.3% when compared with SSD， and can adapt to multi-scale remote sensing target recognition tasks in complex scenes and reduce the missing detection rate of small targets.

关键词

Keywords

references

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