去噪FPN与Trans R-CNN

微小目标检测精度提升

通过对比学习抑制特征金字塔融合中的噪声，并用Transformer检测器增强微小目标的表示能力，实现对微小物体更精确的检测。

Hou-I, Liu · Yu-Wen, Tseng · Kai-Cheng, Chang · Pin-Jyun, Wang · Shuai, Honghan · Wen-Huang, Cheng

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024

参数信息

AP提升

9.6 %

技术优势

微小目标表示更强

Trans R-CNN用自注意力替代传统的R-CNN检测器，专注于微小目标的表示，提升检测性能。

应用场景

• 遥感图像分析：在遥感图像中检测车辆、船舶等微小目标，服务于城市规划与环境监测。
• 微小目标检测：处理像素极少的微小目标检测任务，如无人机图像中的行人。