首页|基于伪全局Swin Transformer的遥感图像识别算法

基于伪全局Swin Transformer的遥感图像识别算法

扫码查看
如何在多目标并列的情况下,确定符合人类思维习惯的核心目标是遥感图像识别的关键之一.因此,在全局视野下,为各目标分配符合人类视觉习惯的注意力,是甄选核心目标的有效途径之一.文中结合Transformer提取全局特征的思想和Swin Transformer对图像栅格化处理可降低计算量的优点,提出基于伪全局Swin Transformer的遥感图像识别算法.构建伪全局Swin Transformer模块,将遥感图像栅格化后的各局部信息聚合为一个特征值,替代以像素为基础的全局信息,以较小计算量为代价,获取全局特征,有效提升模型对所有目标的感知能力.同时,通过以可变形卷积为基础的感受野自适应缩放模块,使感受野向核心目标偏移,提高网络对核心目标信息的关注,从而实现对遥感图像的精确识别.在RSSCN7、AID和OPTIMAL-31遥感图像数据集上的实验表明,文中算法取得较高的识别精度和参数识别效率.
Remote Sensing Image Recognition Algorithm Based on Pseudo Global Swin Transformer

Remote Sensing Image RecognitionTransformerSwin TransformerCore Target

王科平、左鑫浩、杨艺、费树岷

展开 >

河南理工大学 电气工程与自动化学院 焦作 454003

河南理工大学 河南省智能装备直驱技术与控制国际联合实验室 焦作 454003

东南大学 自动化学院 南京 210096

遥感图像识别 Transformer Swin Transformer 核心目标

国家重点研发计划河南省科技攻关项目Science and Technology Project of Henan Province

2018YFC06045022018YFC0604502232102210040

2023

模式识别与人工智能
中国自动化学会,国家智能计算机研究开发中心,中国科学院合肥智能机械研究所

模式识别与人工智能

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.954
ISSN:1003-6059
年,卷(期):2023.36(9)
  • 2