基于MSC-Net的地标性景点检测网络

来源：计算机技术与发展杂志2025年第08期北京时间：

作者：姚欣睿;卢小芬;田霖轩;江梦琳;王学林;刘?莹;郄良宇;卢碧瑶;刘?建*;殷文斐*

摘要：基于自然景点&人造地标的地标识别与检索目前正受到学术界的广泛关注,而在图片数据中进行地标位置检测的开源数据集和模型存在研究空白。鉴于此,该文首先构建首个用于地标检测的LLD数据集。其次,提出基于多头空间通道混合注意力机制的MSC-Net地标检测方法。该方法以改进ResNeXt作为骨干网络,通过引入多头注意力机制和一维加速卷积以减少计算量和参数数量,结合特征金字塔网络在不同尺度上的检测优势,提升MSC-Net模型的地标检测性能。最后,提出PCA-AblationCAM可解释性方法以改进计算复杂度并提供地标检测的理解和解释。该方法在自建的LLD地标检测数据集和公开的Pascal VOC2012数据集上进行验证。可解释性分析和实验结果表明,该方法参数量更少,同时在开源数据集上的整体性能优于多种对比网络,特别地,MSC-Net在LLD的11个子数据集中有9个取得最优性能。

关键词：地标检测;地标检测数据集;MSC-Net;多头空间通道混合注意力机制;PCA-AblationCAM;可解释性