改進Oriented R-CNN的遙感圖像定向目標檢測算法

摘要： 近年來遙感目標檢測的研究主要集中在改進邊界框的表示方法，而忽略了遙感場景中獨特的先驗知識。為了進一步提高雙階段模型的檢測精度，同時保持推理復雜度，本文以大核卷積構建的特征提取器LSKNet為基線，在特征表示和訓練策略上進一步做出了改進。首先，通過RFA提取比例不變的上下文信息，以緩解LSKNet引入的背景噪聲、提高模型對噪聲的魯棒性；然后，通過構建CS進一步提出CS策略來縮小不... （共12頁）