基于特征转移金字塔网络的SAR图像跨尺度目标检测

• 作者: 周正 崔宗勇 曹宗杰 杨建宇
• 来源期刊: 雷达学报
• 关键词: SAR目标检测 特征金字塔 特征转移 空洞卷积群 跨尺度
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 微波遥感信息智能处理专题|Special Topic Papers: Intelligent Information Processing for Microwave Remote Sensing
• 页码范围: 544-558
• 页数: 15页
• 分类号: TN959.72
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JR21059

摘要

SAR图像多尺度目标检测能够实现大场景SAR图像中关键目标的定位与识别,是SAR图像解译的关键技术之一.然而针对尺寸相差较大的SAR目标的同时检测,即跨尺度目标检测问题,现有目标检测方法难以实现.该文提出一种基于特征转移金字塔网络(FTPN)的SAR图像跨尺度目标检测方法.在特征提取阶段采用特征转移方法,实现各层特征图的有效连接,实现不同尺度特征图的提取;同时采用空洞卷积群方法,增大特征提取的感受野,促使网络提取到大尺度目标特征.上述环节能够有效保留不同尺寸目标特征,从而实现SAR图像中跨尺度目标的同时检测.基于高分三号SAR数据、SSDD数据集及高分辨率SAR舰船检测数据集-2.0等数据集的试验表明,该文方法能够实现SAR图像中机场、舰船等跨尺度目标的检测,在已有数据集上mAP达96.5％,较特征金字塔网络算法提升8.1％,并且整体性能优于现阶段最新的YOLOv4等目标检测算法.