光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战：光学遥感图像背景复杂，船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰；遥感图像分辨率低，船舶目标小，对于其分类与定位带来很大困难；针对上述问题，在FPN的基础上，提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN（Attention-Based Feature Pyramid Networks ）。首先，利用卷积提取图像特征金字塔；然后，利用顶层金字塔逐级构建显著特征层，抑制背景信息，通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力，构建自上而下的多级显著特征映射结构；最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合，提高了模型的分辨能力，对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段，利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试，准确率为92.8%，表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。
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A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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