摘要
複雑な背景下におけるリモートセンシング小目標の検出問題に対し、改良型のマルチスケール特徴融合SSD手法を提案した。高解像度の浅層特徴マップと豊富な意味情報を持つ深層特徴マップを融合する特徴マップ融合機構を設計し、特徴マップ間に特徴ピラミッドを構築して小目標特徴を強化した。次に、チャネル注意モジュールを導入し、重み付けパラメータ空間を構築することで注目対象領域のチャネルに注意を集中させ、背景干渉を低減した。最後に、元画像に対するアンカーボックスの比率を調整し、リモートセンシング小目標のスケールにより適応させた。収集したリモートセンシング航空画像データセットを用いて、方法の性能を定性的および定量的に評価した。結果は、改良手法がSSDに対して検出精度を4.3%向上させ、複雑なシーンにおけるリモートセンシング多スケール目標検出タスクに適応し、小目標の見落とし率を低減できることを示した。
关键词
ディープラーニング;小目標検出;複雑な背景;特徴融合;チャネル注意機構
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