融合组件结构特征的遥感目标检测器

远景区目标检测精度高

针对遥感场景中组件目标内部噪声大、排列稀疏、结构复杂的问题，通过跨层特征融合和噪声稀疏样本分配策略，有效提升检测性能。

Zhu, Zicong · 孙显 · 刁文辉 · Chen, Kaiqiang · He, Qibin · 许光銮 · 付琨

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023

参数信息

平均检测精度 (mAP)

54.3 %

mAP50

86.0 %

技术优势

结构特征学到

跨层特征融合模块（CFM）通过融合不同层级特征，学习组件的潜在表示和相对位置关系。

推理快3~4倍

大规模遥感影像推理框架包含APRoI数据集、推理策略和评估指标，平均像素超1亿的影像上推理时间可减少3~4倍。

应用场景

• 遥感图像解译：自动识别遥感影像中的组件目标，替代人工解译，提升效率。
• 无人机遥感监测：适用于无人机低空遥感，可快速检测组件目标。
• 低空遥感目标检测：针对低空遥感影像中的组件目标进行高精度检测。
• 机器人视觉感知：为机器人提供视觉感知，识别组件目标及其结构。