研究目的
提出一种端到端多尺度视觉注意力网络（MS-VANs）方法用于甚高分辨率遥感图像中的目标检测，以应对方向与尺度变化以及背景杂乱等挑战。
研究成果
MS-VANs模型通过利用多尺度特征和视觉注意力，有效检测甚高分辨率遥感图像中的目标，在准确率和运行时间方面优于多种最先进方法。
研究不足
该模型的性能随着GSD值的增大而下降，原始图像中小于120×120像素的物体几乎无法被检测到。高分辨率图像的复杂性和杂乱背景也可能影响检测精度。
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用于超高分辨率遥感图像目标检测的多尺度视觉注意力网络
DOI：10.1109/LGRS.2018.2872355
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
目标检测在遥感应用中发挥着重要作用。近年来，深度卷积神经网络模型被用于自动提取特征、生成区域提议并预测相应物体类别。然而，这些模型在甚高分辨率（VHR）遥感图像中面临新挑战，包括方向与尺度变化以及背景杂乱等问题。本文提出一种端到端多尺度视觉注意力网络（MS-VANs）方法，采用跳跃连接的编码器-解码器模型从全尺寸图像中提取多尺度特征。针对每个尺度的特征图，我们学习一个视觉注意力网络，其后连接分类分支和回归分支，从而突出物体区域特征并抑制杂乱背景。通过由注意力损失、分类损失和回归损失加权求和构成的混合损失函数来训练MS-VANs模型。在由航拍图像目标检测数据集和NWPU VHR-10数据集组成的混合数据集上的实验表明，该方法优于多种现有先进方法。
作者：
Chen Wang，Xiao Bai，Shuai Wang，Jun Zhou，Peng Ren
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