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题名特征协同与细粒度感知的遥感图像小目标检测
被引量：1
- 1
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作者
肖振久
张杰浩
林渤翰
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期46-58,共13页
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基金
辽宁省高等学校基本科研项目(LJKMZ20220699)
辽宁工程技术大学学科创新团队项目(LNTU20TD-23)。
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文摘
针对遥感图像中小目标多、排列密集导致的漏检问题,提出一种特征协同与细粒度感知的遥感图像小目标检测算法。首先,构造精细特征协同策略,通过智能调整卷积核参数,优化了特征间的交互和整合过程;通过精确控制信息流,实现从粗糙到精细的渐进式特征精化。在此基础上,本文设计一个细粒度感知模块,将感知注意力与移动反向卷积结合形成一个增强型检测头,显著增强网络对于极小尺寸物体的感知能力。最后,为了提升模型训练的效率,采用MPDIoU和NWD作为回归损失函数,解决位置偏差,加快模型收敛。在DOTA1.0数据集和DOTA1.5数据集上的实验结果表明,改进后算法相比于基准方法,平均精度分别提高7.4%和6.1%,相较于其他算法具有明显优势,显著改善遥感图像中小目标的漏检情况。
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关键词
遥感图像
小目标检测
特征协同
细粒度感知
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Keywords
remote sensing images
small target detection
feature synergy
fine-gained aware
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名图像内容精细化感知及其安全关键技术研究
被引量：1
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作者
王蕊
荆丽桦
邹聪
吕飞霄
朱子璇
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机构
中国科学院信息工程研究所
中国科学院大学网络空间安全学院
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出处
《人工智能》
2024年第1期9-23,共15页
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基金
国家自然科学基金项目(62176253,U20B2066)。
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文摘
图像内容精细化感知是计算机视觉领域内的一个基础性问题,旨在对图像中包含的信息进行精细化理解,具有重要的研究价值和广阔的应用场景。根据关注范围的不同,图像内容精细化感知主要包括细粒度识别、场景图生成和图像描述等方面。本文首先对各关键技术的研究进展和现状进行综述;然后讨论了直接影响感知模型预测结果的安全威胁,概述了相关攻击及防御技术的研究进展;最后对该领域的未来发展趋势作出展望。
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关键词
图像识别
细粒度感知
场景图生成
图像描述
对抗攻击及防御
后门攻击及防御
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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