优化特征融合的多尺度遥感图像目标检测方法

来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：

作者：张昊, 刘凤, 谭富祥, 钱育蓉

摘要：为解决遥感图像场景下多尺度目标检测准确率低的问题，提出DAFFNet遥感图像目标检测算法。该算法基于SSD进行了三方面的改进：为增强多尺度特征信息的获取能力，设计一种基于分组的特征融合方法；引入基于注意力机制的多维度特征优化方法，来解决复杂背景下目标分类困难的问题；将Focal loss作为新的边界框置信度损失函数，令模型聚焦于难分类的正样本，以改善正负样本不平衡对目标分类所造成的干扰。在遥感公共数据集NWPU VHR-10 上进行模型评估，实验结果表明，该算法相较于原算法均值平均精度提高5.1百分点，能有效地提高遥感图像目标检测准确率。

关键词：遥感图像, 目标检测, 分组特征融合, 多维度特征优化, 注意力机制