基于元学习的小样本遥感图像目标检测

作     者：李红光 王玉峰 杨丽春 LI Hongguang;WANG Yufeng;YANG Lichun

作者机构：北京航空航天大学无人系统研究院北京100191 北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191 

基　　金：国家重点研发计划(2020YFB0505602) 国家自然科学基金(62076019,U20B2042) 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2024年第50卷第8期

页      码：2503-2513页

摘      要：面向小样本条件下的遥感图像目标检测任务,提出一种基于元学习的小样本遥感图像目标检测算法。针对遥感图像中目标尺度变化大、小样本条件下目标与背景易混淆的问题,在特征提取部分将单尺度重加权拓展为多尺度重加权模块,充分引入支持样本的先验知识以适应不同目标的尺度变化;为解决遥感图像目标类间相似性和类内差异性的问题,利用目标对于场景的依赖性设计了场景修正模块,对检出目标类别进行修正,并引入边际损失对特征空间内不同目标的特征分布进行约束。实验结果表明:所提算法在10样本任务设定上获得了较高的检测性能,在NWPU VHR-10和DIOR数据集新类别上的平均精度(mAP)分别达到了64.18%和37.27%。

主 题 词：小样本学习 元学习 多尺度重加权 场景修正 遥感图像 目标检测 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

核心收录：

D　O　I：10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0637

馆 藏 号：203115475...