注意力特征融合的快速遥感图像目标检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2024年第1期北京时间：

作者：吴建成, 郭荣佐, 成嘉伟, 张浩

单位：四川师范大学 计算机科学学院，成都 610101

摘要：针对遥感图像背景复杂、小目标多、特征提取难等问题，提出了一种注意力特征融合的快速遥感图像目标检测算法——YOLO-Aff。该算法设计了一种带通道注意力的主干网络模块（ECALAN）以及模糊池（BP）模块来减小下采样带来的损失。此外，采用了一种无跨步卷积的特征金字塔网络（SPD-FPN）结合SimAM注意力特征融合模块（CBSA）来增强特征的跨尺度融合能力。最后，通过使用Wise-IoU作为网络的坐标损失来优化样本不均衡问题。实验结果表明，改进的YOLO-Aff算法在NWPU VHR-10数据集上的mAP值达到96%，较原算法mAP提高了2.9个百分点，为遥感图像的快速、高精度目标检测提供了新的解决方案。

关键词：遥感图像,目标检测,YOLO,注意力机制,特征融合