1基于注意力机制的卷积神经网络遮挡目标检测算法

摘要

针对遥感图像飞机目标检测过程中受云雾或建筑物遮挡而检测精度降低的问题,本文提出了一种基于注意力机制的遥感图像遮挡飞机目标检测算法.首先通过卷积神经网络提取图像特征生成特征图谱,引入注意力机制CBAM模块从通道和空间两个维度计算相应的注意力图谱,然后将注意力图谱与输入的特征图谱相乘来进行特征的自适应学习,从而使模型突出有用特征并有效抑制无用特征.经实验验证,在高分辨率遥感图像遮挡数据集(HR-RS)上对比传统遥感图像飞机目标检测网络与本文引入注意力机制的改进算法的检测性能,本文算法在遮挡飞机目标检测精度上相比Faster RCNN提升了4.5％左右,实验结果充分验证了本文算法的有效性,该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持.