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基于特征重聚焦和精细化的遥感显著性目标检测

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  • 万方数据
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为了提升网络对特征的表征,提出一种基于特征重聚焦和精细化的光学遥感显著目标检测算法.利用相邻层特征交互捕获上下文语义互补信息,并通过膨胀卷积调节感受野提取信息的范围,完成初次特征聚焦.再将注意机制作用于深层特征,组成位置引导模块,增强对显著性特征的关注,完成特征重聚焦.最后,通过浅层特征获得显著特征注意图和反注意图,引导网络进一步挖掘高置信度显著区域和低置信度背景区域的信息,精细化优化后的特征.采用EORSSD和ORSSD 2个公开数据集进行实验与评估,以证明算法的有效性.
Remote sensing significance object detection based on feature refocusing and refinement
In order to improve the representation of network on features,a novel optical remote sensing salient target detection algorithm based on feature refocusing and refinement is proposed. Adjacent layer features are used to capture the context semantic complementary information interactively,and the range of information extraction from receptive field is adjusted by expanding convolution to complete the initial feature focusing. Then,the attention mechanism is applied to the deep layer features to form a location guidance module to enhance the attention to the salient features and complete feature refocusing. Finally,the attention map and anti attention map of salient features are obtained through shallow layer features,the network is guided to further mine the information of high confidence salient regions and low confidence background regions,and the optimized features are refined. Two open datasets,EORSSD and ORSSD,are used for experiment and evaluation to prove the effectiveness of the algorithm.

optical remote sensing imagessalient object detection(SOD)neighboring context coordination

朱海鹏、张宝华、李永翔、徐利权、温海英

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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古 包头 014010

内蒙农业大学能源与交通工程学院,内蒙古 呼和浩特 010018

中国移动通信集团内蒙古有限公司,内蒙古 包头 014010

光学遥感图像 显著性目标检测 相邻上下文协调 特征精细化 注意力机制

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2024

10.13873/J.1000-9787(2024)07-0157-04

传感器与微系统
中国电子科技集团公司第四十九研究所

传感器与微系统

CSTPCD北大核心
影响因子：0.61
ISSN：1000-9787
年,卷(期)：2024.43(7)
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