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期刊CVPR年份2023论文地址https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf代码地址https://github.com/zcablii/LSKNet
标题
遥感目标检测的大选择核网络
目前存在的问题
相对较少的工作考虑到强大的先验知… 目录 基本信息标题目前存在的问题改进网络结构另一个写的好的参考 基本信息
期刊CVPR年份2023论文地址https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf代码地址https://github.com/zcablii/LSKNet
标题
遥感目标检测的大选择核网络
目前存在的问题
相对较少的工作考虑到强大的先验知识存在于遥感图像。航空图像通常是用高分辨率的鸟瞰图拍摄的。特别是航拍图像中的大多数物体可能体积较小仅从它们的外观很难识别。相反这些物体的成功识别往往依赖于它们的上下文因为周围的环境可以提供关于它们的形状、方向和其他特征的有价值的线索。
遥感图像中目标的精确检测往往需要广泛的上下文信息。不同对象类型所需的上下文信息的范围是非常不同的。
改进
大核卷积 卷积核大小和膨大率的增加保证了感受野的快速扩展。我们设置了膨胀率的上界以保证膨胀卷积不会在特征图之间引入间隙。例如我们可以将一个大的内核分解为2或3个深度卷积如表2所示它们的理论感受野分别为23和29。
优点
它显式地生成多个具有各种大型接受域的特性这使得以后的内核选择更加容易。顺序分解比简单地应用单个更大的内核更有效。我们的分解比标准的大卷积核大大减少了参数的数量
空间核选择 在不同尺度上从大卷积核中空间选择特征映射
首先我们将不同感受野范围的不同核的特征进行串联然后采用基于通道的平均和最大池化方法有效地提取空间关系将空间融合的特征进行串联并使用卷积层将融合的特征(2通道)转换为N个空间注意图对于每个空间注意图̂SAi使用一个sigmoid激活函数对分解后的每个大核分别获得单个空间选择掩码将分解后的大核序列中的特征按其对应的空间选择掩模加权再经卷积层融合得到注意特征S
网络结构 另一个写的好的参考
网址
