面向遥感影像目标检测的ACFEM-RetinaNet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：林文龙, 阿里甫·库尔班, 陈一潇, 袁旭

单位：新疆大学 软件学院，乌鲁木齐 830046

摘要：针对RetinaNet在遥感目标检测任务中多尺度、密集小目标问题，提出了ACFEM-RetinaNet遥感目标检测算法。针对原主干特征提取不充分的问题，采用Swin Transformer作为主干网络，以提升算法的特征提取能力，提高检测精度。针对遥感图像多尺度问题，提出自适应上下文特征提取模块，使用SK注意力引导不同空洞率的可变形卷积自适应调整感受野、提取上下文特征，改善多尺度目标检测效果。针对遥感图像中密集小目标问题，引入FreeAnchor模块，从极大释然估计的角度设计优化锚框匹配策略，提高检测精度。实验结果表明，在公共遥感图像目标检测数据集RSOD上，ACFEM-RetinaNet算法取得了91.1%的检测精度，相较于原算法提高了4.6个百分点，能更好地应用于遥感图像目标检测。

关键词：深度学习,RetinaNet,遥感目标检测,Swin Transformer