对象中心掩蔽图像建模

目标检测精度高

该自监督预训练方法通过对象中心数据生成和注意力引导掩码，使模型在预训练阶段更好地学习目标级表示，从而提升遥感目标检测的下游微调性能。

张彤 · Zhuang, Yin · 陈和 · Liang, Chen · Wang, Guanqun · Gao, Peng · 董豪

IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 2023

技术优势

聚焦目标区域

注意力引导掩码使预训练任务集中在高注意力目标区域，学习更具判别力的表示，而非随机掩码。

覆盖多尺度类别

对象中心数据生成器根据对象自身自动构建预训练数据，为目标检测模型提供包含全尺度和多类别的特定数据条件。

多基准验证有效

在六个遥感目标检测基准上实验证明，所提预训练策略优于常规方法，表明其通用性和有效性。

应用场景

• 遥感目标检测：更精准地检测复杂遥感场景中的小尺度目标，提升检测性能。
• 自监督学习方法：通过对象中心预训练策略，学习更好的目标级表示，减少人工标注需求。
• 计算机视觉应用：为下游目标检测等视觉任务提供更有效的预训练模型，提高微调性能。