仿生遥感微小目标检测网络

1.8M参数达到10.4 APvt

引入XYW-Conv拮抗感受野模块，增强微小目标与背景的对比度；通过XYW-Attention和TDSA反馈抑制模块，在极轻量参数下提升遥感微小目标检测性能。

Sihan, Huang · 林川 · Xintong, Jiang · 屈桢深

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024

参数信息

平均精度

23.6 %

微小目标平均精度

10.4 %

模型参数量

1.8 M

技术优势

微小目标对比度增强

XYW-Conv模块利用拮抗感受野增强微小目标与周围信息的对比，从而有效提取微小目标信息。

背景干扰抑制

XYW-Attention和TDSA模块抑制背景和大目标的干扰，同时保留浅层微小目标信息。

极轻量参数

模型仅1.8M参数，即可在AI-TOD上达到10.4 APvt，适合边缘设备部署。

应用场景

• 无人机航拍检测：无人机航拍图像中微小目标多，该模型可提高检测精度，用于交通监控、搜索救援等。
• 卫星遥感监测：卫星遥感图像覆盖范围广，微小目标检测可用于舰船、车辆等识别。
• 轻量化边缘部署：1.8M参数模型可部署在无人机或卫星上的低算力设备，实现实时检测。
• 智能视觉感知：仿生视觉机制提高模型对微小目标的感知能力，可用于视频监控、自动驾驶等。
• 工业质检：工业质检中微小缺陷检测困难，该模型可提高缺陷识别率和效率。