Recognition of small targets in remote sensing image using multi-scale feature fusion-based shot multi-box detector

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

doi:10.37188/OPE.20212911.2672

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Recognition of small targets in remote sensing image using multi-scale feature fusion-based shot multi-box detector

Information Sciences | 更新时间：2022-01-25

- Recognition of small targets in remote sensing image using multi-scale feature fusion-based shot multi-box detector
- Optics and Precision Engineering Vol. 29, Issue 11, Pages: 2672-2682(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：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20212911.2672
  CLC： TP751
- Received：27 March 2021，
  
  Revised：16 April 2021，
  
  Published：15 November 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的遥感图像小目标检测[J].光学精密工程,2021,29(11):2672-2682.

CHEN Xin,WAN Min-jie,MA Chao,et al.Recognition of small targets in remote sensing image using multi-scale feature fusion-based shot multi-box detector[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(11):2672-2682.
陈欣,万敏杰,马超等.采用多尺度特征融合SSD的遥感图像小目标检测[J].光学精密工程,2021,29(11):2672-2682. DOI： 10.37188/OPE.20212911.2672.

CHEN Xin,WAN Min-jie,MA Chao,et al.Recognition of small targets in remote sensing image using multi-scale feature fusion-based shot multi-box detector[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(11):2672-2682. DOI： 10.37188/OPE.20212911.2672.

摘要

针对复杂背景下遥感小目标的检测问题，提出了一种改进型多尺度特征融合SSD方法。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，使它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：改进方法的检测精度相较SSD提高了4.3%，并能够适应复杂场景下的遥感多尺度目标检测任务，降低小目标的漏检率。

Abstract

For the detection of small remote sensing targets with complex backgrounds， an improved multi-scale feature fusion-based single shot multi-box detector （SSD） method was proposed. First， a feature map fusion mechanism was designed to fuse the shallow high-resolution feature maps and deep feature maps with rich semantic information， after which feature pyramids were built between the feature maps to enhance small target features. Subsequently， the channel attention module was introduced to overcome the background interference by constructing a weight parameter space to provide more attention to the channels that focus on the target region. Finally， the scale between the priori box and the original map was adjusted to better fit the small remote sensing target scale. Qualitative and quantitative tests based on image datasets from a remote sensing aircraft were then performed， with the results showing that the proposed method improves the detection accuracy by 4.3% when compared with the SSD method and can adapt to complex multi-scale remote sensing target detection tasks without reducing the detection rate for small targets.

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