基于多层级自注意力增强的遥感目标检测

随着遥感图像分辨率的不断提高，遥感图像目标检测技术获得了更广泛的关注。针对遥感图像中背景复杂噪声多、目标方向任意且目标尺寸变化大等问题，提出一种基于多层级局部自注意力增强的遥感目标检测算法。首先，在Oriented R-CNN骨干网络中引入Swin Transformer特征提取模块，使用具有移位窗口操作和层次设计的Transformer模块对特征提取的语义信息进行多层级局部信息建模。其次，使用Oriented RPN生成高质量的有向候选框。最后，将高斯分布之间的Kullback-Leibler divergence（KLD）作为回归损失函数，使得参数梯度能够根据对象的特征得到动态调整，更加准确地进行检测框的回归。所提算法在DOTA数据集和HRSC2016数据集上的平均精度均值（mAP）分别达77.2%和90.6%，和Oriented R-CNN算法相比，mAP分别提高了1.8个百分点和0.5个百分点。实验结果表明，所提算法能够有效地提高遥感图像目标检测精度。