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A Tiny Object Detection Method Based on Explicit Semantic Guidance for Remote Sensing Images
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PRE
AI
DOI：10.1109/LGRS.2024.3374418.png)
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摘要
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在遥感领域，微小物体的检测一直是一个有趣且备受关注的问题。尽管许多研究人员致力于研究这一问题，但由于环境的复杂性，遥感图像中的微小物体仍然存在许多挑战。为此，我们提出了一种基于显式语义指导的遥感图像微小物体检测方法，特别关注包含微小物体的区域。具体来说，我们在训练过程中纳入了对微小物体区域的监督。这种监督使我们能够提取微小的对象区域，从而形成一个明确的注意力图。该显式注意图用于语义调制特征图以检测微小物体，从而增强包含微小物体的区域，同时抑制背景。在AI-TODv2数据集上进行了大量实验，所提出的方法可以达到24.6% 的AP。实验结果验证了所提出的基于显式语义引导的微小目标检测方法的有效性。该代码将很快在 https://github.com/dyl96/ESG_TODNet网站上发布。
Keyword:
Feature extraction
Object detection
Remote sensing
Semantics
Training
Detectors
Measurement
Attention map
explicit semantic guidance
remote sensing images
tiny object detection
期刊
IF:
16.4
论文数:
1.0W
被引数:
5.1K
机构
引用论文
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