高分辨率影像高效检塔
该网络通过大核选择性注意力与多尺度特征对齐融合，改善高分辨率卫星影像中复杂背景下电塔检测的精度，适用于电力智能巡检。
Shi, Chaojun · Xian, Zheng · 赵振兵 · Ke, Zhang · Zibo, Su · 73865775
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024
大空间核选择性注意力融合模块通过注意特征融合改进选择性核机制，为电塔定位提供更丰富的特征信息，减少背景干扰。
多尺度特征对齐融合结构有效利用低层语义信息，缓解深层网络的特征模糊，实现复杂背景下电塔的多尺度特征融合。
与现有深度学习卫星遥感电塔检测方法相比，LSKF-YOLO显著提升检测精度，F1达0.764、mAP0.5达77.47%。