论文阅读——Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection

目录

基本信息

期刊 CVPR
年份 2023
论文地址 https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf
代码地址 https://github.com/zcablii/LSKNet

标题

遥感目标检测的大选择核网络

目前存在的问题

相对较少的工作考虑到强大的先验知识存在于遥感图像。航空图像通常是用高分辨率的鸟瞰图拍摄的。特别是,航拍图像中的大多数物体可能体积较小,仅从它们的外观很难识别。相反,这些物体的成功识别往往依赖于它们的上下文,因为周围的环境可以提供关于它们的形状、方向和其他特征的有价值的线索。

  1. 遥感图像中目标的精确检测往往需要广泛的上下文信息。
  2. 不同对象类型所需的上下文信息的范围是非常不同的。

改进

大核卷积

卷积核大小和膨大率的增加保证了感受野的快速扩展。我们设置了膨胀率的上界,以保证膨胀卷积不会在特征图之间引入间隙。例如,我们可以将一个大的内核分解为2或3个深度卷积,如表2所示,它们的理论感受野分别为23和29。

优点:

  1. 它显式地生成多个具有各种大型接受域的特性,这使得以后的内核选择更加容易。
  2. 顺序分解比简单地应用单个更大的内核更有效。我们的分解比标准的大卷积核大大减少了参数的数量

空间核选择

在不同尺度上从大卷积核中空间选择特征映射

首先,我们将不同感受野范围的不同核的特征进行串联,然后采用基于通道的平均和最大池化方法有效地提取空间关系,将空间融合的特征进行串联,并使用卷积层将融合的特征(2通道)转换为N个空间注意图,对于每个空间注意图̂SAi,使用一个sigmoid激活函数,对分解后的每个大核分别获得单个空间选择掩码,将分解后的大核序列中的特征按其对应的空间选择掩模加权,再经卷积层融合得到注意特征S

网络结构


另一个写的好的参考

网址

相关推荐
空白到白4 分钟前
机器学习-聚类
人工智能·算法·机器学习·聚类
中新赛克21 分钟前
双引擎驱动!中新赛克AI安全方案入选网安创新大赛优胜榜单
人工智能·安全
飞哥数智坊24 分钟前
解决AI幻觉,只能死磕模型?OpenAI给出不一样的思路
人工智能·openai
聚客AI27 分钟前
🌈多感官AI革命:解密多模态对齐与融合的底层逻辑
人工智能·llm·掘金·日新计划
zzywxc7871 小时前
AI在金融、医疗、教育、制造业等领域的落地案例
人工智能·机器学习·金融·prompt·流程图
zstar-_1 小时前
【论文阅读】REFRAG:一个提升RAG解码效率的新思路
人工智能
慧一居士1 小时前
SpringBoot改造MCP服务器(StreamableHTTP)
人工智能
索迪迈科技1 小时前
安防芯片 ISP 的白平衡统计数据对图像质量有哪些影响?
人工智能·计算机视觉·白平衡
AiTop1002 小时前
腾讯推出AI CLI工具CodeBuddy,国内首家同时支持插件、IDE和CLI三种形态的AI编程工具厂商
ide·人工智能·ai·aigc·ai编程
山楂树下懒猴子2 小时前
ChatAI项目-ChatGPT-SDK组件工程
人工智能·chatgpt·junit·https·log4j·intellij-idea·mybatis