基于全局-局部特征联合的光学卫星遥感图像舰船目标细粒度识别

作     者：李孟洋 孙炜玮 张筱晗 姚立波 LI Mengyang;SUN Weiwei;ZHANG Xiaohan;YAO Libo

作者机构：海军航空大学烟台264000 94592部队徐州050003 遥感信息研究所北京100096 

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划重点项目(91538201) 国家自然科学基金重大项目(61790554) 

出 版 物：《航天返回与遥感》 (Spacecraft Recovery & Remote Sensing)

年 卷 期：2021年第42卷第3期

页      码：138-147页

摘      要：针对光学遥感图像舰船目标类间差异小,需要丰富舰船目标的特征表示能力提高其细粒度识别准确率的问题,文章提出了一种基于全局—局部特征联合的舰船目标细粒度识别方法,设计了双分支特征提取与融合模型。首先,全局特征提取分支通过卷积神经网络提取图像的全局特征;其次,局部特征增强分支将浅层特征图打乱并重构,加入对抗性损失函数,训练网络识别局部重点区域特征的能力,提取目标局部特征;最后,将全局特征和局部特征进行融合,利用全连接层对特征进行降维处理去除冗余信息,增加鲁棒性,并利用融合特征完成分类任务。实验表明,该方法可以兼顾全局特征和局部特征,在FGSC-23舰船目标数据集上准确率达到86.36%,优于其他方法。

主 题 词：舰船目标 细粒度识别 特征融合 遥感图像 遥感应用 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081002[081002] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-8518.2021.03.015

馆 藏 号：203103915...