面向光学遥感目标的全局上下文检测模型设计

在复杂背景下的光学遥感图像目标检测中,为了提高检测精度,同时降低检测网络复杂度,提出了面向光学遥感目标的全局上下文检测模型。首先,采用结构简单的特征编码-特征解码网络进行特征提取。其次,为提高对多尺度目标的定位能力,采取全局上下文特征与目标中心点局部特征相结合的方式生成高分辨率热点图,并利用全局特征实现目标的预分类。最后,提出不同尺度的定位损失函数,用于增强模型的回归能力。实验结果表明:当使用主干网络Root-ResNet18时,本文模型在公开遥感数据集NWPU VHR-10上的检测精度可达97.6%AP50和83.4%AP75,检测速度达16 PFS,基本满足设计需求,实现了网络速度和精度的有效平衡,便于后续算法在移动设备端的移植和应用。