【摘 要】
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在深度卷积神经网络的推动下,高分辨率遥感图像的实例分割任务已经取得了显著成果,但目前的算法主要依赖于预设锚框机制的两阶段方法,在引入遥感实例方向信息时需要付出较大代价。本文基于全卷积单阶段目标检测器FCOS,结合有向实例建模和算法改进模块,提出了一种针对高分辨率遥感图像的单阶段无锚框实例分割网络。针对有向实例建模,提出了新颖的方向感知模块和有向极性模板掩膜模块来通过实例的轮廓匹配实现遥感图像的实例
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在深度卷积神经网络的推动下,高分辨率遥感图像的实例分割任务已经取得了显著成果,但目前的算法主要依赖于预设锚框机制的两阶段方法,在引入遥感实例方向信息时需要付出较大代价。本文基于全卷积单阶段目标检测器FCOS,结合有向实例建模和算法改进模块,提出了一种针对高分辨率遥感图像的单阶段无锚框实例分割网络。针对有向实例建模,提出了新颖的方向感知模块和有向极性模板掩膜模块来通过实例的轮廓匹配实现遥感图像的实例分割。针对算法改进模块,本文设计了多尺度特征提取器和层次化特征融合模块以应对遥感图像中实例尺度跨度大的问题,通过引入小目标增强算法以加大小目标在训练中的权重,通过引入软性非极大抑制以缓解遥感图像中目标的密集排布而导致漏检的问题。本文在两个权威遥感数据集Airbus Ship数据集和i SAID数据集上分别进行实验。量化实验表明,本文提出的有向实例建模和算法改进模块都有效提升了高分辨率遥感图像的实例分割精度,其AP准确率相较于其他单阶段实例分割算法显著提高。可视化实验结果表明,本文所提出的方法在分割方向性强、尺度跨度大、小目标漏检、实例密集分布的区域等场景中具有明显优势。本文提出的方法具有一定的通用性,在计算机视觉和遥感图像领域具有广泛的应用场景。
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