SPTN: Transformer-based spacecraft pose estimation network for space objects tracking

doi:10.1007/s42064-024-0260-2

SPTN: Transformer-based spacecraft pose estimation network for space objects tracking

2025-10-01

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DOI：10.1007/s42064-024-0260-2

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本研究中，我们提出了一种基于Transformer的空间目标跟踪航天器位姿估计算法网络SPTN。SPTN由一个基于Transformer的主干网络构成，其中包含所提出的WBlock模块、一种创新型的颈部结构LBiFPN以及一个多任务头。与基于CNN的方法相比，该框架在保持轻量级结构的同时，能够更有效地进行特征提取与融合。所提出的WBlock模块嵌入了窗口划分和层次化注意力机制，以增强特征提取能力。新颖的LBiFPN颈部模块被设计用于融合不同层级的特征，促进更深层次的特征集成。在SPEED+和SHIRT数据集上进行了大量实验，以评估所提方法的表现。结果显示，我们的SPTN模型在保持最少参数的同时，其检测精度与当前最先进的方法相当。

Keyword:

space pose estimation (SPE)

transformer model

space objects tracking

non-cooperative spacecraft

SPTN: Transformer-based spacecraft pose estimation network for space objects tracking

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