CN115331109A - 基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法 - Google Patents

基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法 Download PDF

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CN115331109A CN202211036223.4A CN202211036223A CN115331109A CN 115331109 A CN115331109 A CN 115331109A CN 202211036223 A CN202211036223 A CN 202211036223A CN 115331109 A CN115331109 A CN 115331109A
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Abstract

本发明公开了一种基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，包括：选取遥感图像输入旋转等变特征提取网络，得到输入图像的多层旋转等变特征图；将多层特征图输入旋转等变通道注意力增强模块并进行特征融合，得到特征增强的旋转等变多尺度特征图；对多尺度特征图进行特征目标检测和分类，得到特征目标的中心点坐标、特征目标的长、宽及角度，以及特征目标的类别。本发明中设计了旋转等变通道注意力增强的特征融合模块来克服遥感图像特征提取的困难点，得到经通旋转等变道注意力增强和多尺度语义信息融合后的多尺度特征图，最后在特征图上进行目标检测，得到最终的检测结果，适用于遥感图像目标检测场景。

Description

基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感 图像目标检测方法
技术领域
本发明涉及遥感图像处理技术领域，特别是涉及一种基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。
背景技术
遥感目标检测是遥感影像处理中一项非常重要的任务，在军事和民用领域有着广泛的应用。遥感目标检测的目的是从遥感图像中计算出待检测目标的位置以及识别出该目标的类别。
遥感目标检测本身具有许多难点，例如目标尺度多样，目标方向多样。由于缺乏旋转等变性，基于传统卷积神经网络的目标检测方法无法精确地提取目标的方向信息，不能很好的适应遥感图像目标检测。为了能够更准确地预测目标的方向，旋转等变卷积被提出且被应用到了遥感目标检测，相比于传统卷积核，该卷积能够提取额外的方向信息，使遥感目标的定位精度得到提升，但相对的在通道数相同的情况下旋转等变卷积核提取的语义信息减少，导致对目标的分类能力下降。现有的基于旋转等变卷积的检测方法无法在保持在不增加卷积核数量的情况下提升对目标的分类精度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。
实现本发明目的的技术方案为：第一方面，本发明提供一种基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，包括：
步骤S1，从数据中选取遥感图片作为旋转等变网络的输入，并得到输入网络的图像的旋转等变特征图；
步骤S2，将特征图输入旋转等变通道注意力增强的特征融合模块，从高层特征图开始依次与上层增强后的特征图融合，获取当前层旋转等变通道注意力，对融合后带有相同方向信息的特征通道进行相关性建模，将特征通道注意力按原始特征通道进行重排列，作用于融合后的特征图，得到经过旋转等变通道注意力增强后的特征图；
步骤S3，针对步骤S2所得到的特征图进行特征目标检测，得到特征目标的中心点坐标、特征目标的长、宽和角度，以及特征目标所属类别。
第二方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述方法的步骤。
第三方面，本发提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
本发明充分利用旋转等变卷积网络提取的方向信息、特征通道间的相关性和多尺度信息，设计了旋转等变通道注意力增强的特征融合模块来克服旋转等变网络语义信息提取不足和遥感目标尺度变化大的困难点，得到经过旋转等变注意力增强和多尺度特征融合后的特征图，最后在经过特征增强后的特征图上进行检测，得到最终的检测结果，适用于遥感图像目标检测场景，与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)针对旋转等变网络语义信息提取不足，不能有效利用现有语义信息进行分类的情况，通过旋转等变通道注意力，在保持旋转等变特征所包含的方向信息不变的情况下对特征通道进行注意力增强。
(2)针对遥感图像目标尺度多变，单一特征图无法适应多尺度目标检测的情况，通过先进行通道注意力增强后进行特征融合的方式，将增强后的高层语义信息融合到低层特征图，更好地进行多尺度目标检测。
附图说明
图1为本发明的基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法的流程图。
图2为本发明的旋转等变通道注意力模块。
图3为本发明的遥感图像目标检测结果图一。
图4为本发明的遥感图像目标检测结果图二。
具体实施方式
为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案，下面结合实施例及附图对本发明作近一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1-图4所示，本实施例选提供的基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，包括：
步骤S1，从数据中选取遥感图片作为旋转等变网络的输入，并得到输入网络的图像的旋转等变特征图；
步骤S2，将特征图输入旋转等变通道注意力增强的特征融合模块，从高层特征图开始依次与上层增强后的特征图融合，获取当前层旋转等变通道注意力，对融合后带有相同方向信息的特征通道进行相关性建模，将特征通道注意力按原始特征通道进行重排列，作用于融合后的特征图，得到经过旋转等变通道注意力增强后的特征图；
步骤S3，针对步骤S2所得到得到特征图进行特征目标检测，得到特征目标的中心点坐标(x，y)、特征目标的长、宽和角度(w，h，θ)，以及特征目标所属类别ci。
在本实施例中，如图1所示，步骤S1具体包括如下
步骤s1.1.从数据中选取遥感图片进行预处理，将预处理后的图片作为旋转等变网络的输入图像；
步骤s1.2.将网络输入的图片进行多次旋转等变卷积提取旋转等变特征，选取网络输出的第二、三、四、五层特征图作为后续输入，设它们尺度由大到小分别为F1、F2、F3、F4。
在本实施例中，如图1所示，步骤S2具体包括如下
步骤s2.1.将F4输入旋转等变通道注意力模块中，利用模块生成该特征图对应的旋转等变通道注意力记为a4，将得到的通道注意力a4与当前层特征图F4进行Hadamard积，得到特征增强后的特征图F′4。
步骤s2.2.从特征图F3到特征图F1，对当前层特征图Fn的上层增强特征图F′n+1进行上采样操作，使其尺度与当前层特征图相同，上采样后的上层特征图记为F″n+1，将当前层特征图Fn与上采样后的上层特征图进行对应像素相加得到融合后的特征图An；
步骤s2.3.将融合后的特征图An输入旋转等变通道注意力模块中，利用模块生成该特征图对应的旋转等变通道注意力记为an，将得到的通道注意力an与当前层特征图Fn进行Hadamard积，得到特征增强后的特征图F′n，重复步骤s2.2与s2.3多次，直到得到所有输入特征图对应加强后的特征图F′1、F′2和F′3。
在本实施例中，如图1所示，步骤s2.1与步骤s2.3中的旋转等变通道注意力生成公式具体为：
Figure BDA0003819177320000041
Figure BDA0003819177320000042
Figure BDA0003819177320000043
Figure BDA0003819177320000044
其中，MC(F)表示旋转等变特征图F生成的旋转等变通道注意力，σ表示Sigmoid函数，
Figure BDA0003819177320000045
表示F的Oi方向特征图生成的通道注意力，
Figure BDA0003819177320000046
表示带有i方向信息的特征，i∈(0，1，...，O-1)，O是旋转等变网络设置的方向超参数，MLP表示多层感知机，其层与层之间是全连接的，AvgPool表示全局平均池化层，该层以特征图的一层为输入，以输入区域内的平均值作为输出，MaxPool表示全局最大池化层，该层以特征图的一层为输入，以输入区域的最大值作为输出，ChannelArr表示通道重排列操作，该操作将每个方向的通道注意力按照原始特征通道结构进行重排列，形成与原始特征通道一一对应的通道注意力，
Figure BDA0003819177320000049
为卷积计算所涉及的区域，W0表示旋转等变通道注意力操作中的第一层权重，其作用是进行通道维降维，W1表示旋转等变通道注意力操作中的第二层权重，其作用是进行通道维复原，C表示旋转等变特征图总的通道维数，r是通道降维的超参数；
Figure BDA0003819177320000047
表示对F的Oi方向特征图做全局平均池化操作的结果，
Figure BDA0003819177320000048
表示对F的Oi方向特征图做全局最大池化操作的结果。
旋转等变通道注意力模块将旋转等变特征提取网络输出的多层特征图作为本模块的输入，首先按旋转等变卷积网络的方向超参数O提取含有相同方向信息的特征，具体做法是基于通道维，从旋转等变卷积特征图的第0通道开始，间隔O提取通道特征，形成第0方向的特征图，该过程进行O次，则形成O个带有不同方向信息的特征图，每个特征图进行全局平均池化和全局最大值池化，之后分别经过两个卷积操作再相加，得到每个方向特征图的通道注意力，这其中用到的卷积核参数共享，将每个方向特征图的通道注意力按照原始旋转等变特征图的通道进行重新排列，并经过Sigmoid函数，生成最终的旋转等变通道注意力。
在本实施例中，如图1所示，步骤s2.2中的特征融合过程具体公式为：
An＝Fn+F″n+1
F′n+1＝Interpolate(F′n+1，2)
其中Interpolate为线性插值上采样操作，该操作通过对相邻像素进行线性插值将特征图的尺度扩大一倍。
在本实施例中，如图1所示，步骤s2.1和步骤s2.3中的旋转等变通道注意力与特征图Hadamard积过程具体公式为：
F′ni＝(an1，...，anC)⊙(fi1，...，fiC)
F′n＝(F′n1，...，F′nn)
其中，(an1，...，anC)为通道注意力an的所有元素，(fi1，...，fiC)为特征图Fn的第i个像素位置的向量元素，F′ni为特征图Fn的第i个像素位置的向量与通道注意力Hadamard积结果。
在本实施例中，如图1所示，步骤s2.1中的最高层特征图生成过程具体公式为：
Figure BDA0003819177320000051
在本实施例中，如图1所示，步骤s2.3中的特征图生成过程具体公式为：
Figure BDA0003819177320000052
本发明充分利用旋转等变卷积网络提取的方向信息、特征通道间的相关性和多尺度信息，设计了旋转等变通道注意力增强的特征融合模块来克服旋转等变网络语义信息提取不足和遥感目标尺度多变的困难点，得到经通旋转等变道注意力增强和多尺度语义信息融合后的多尺度特征图，最后在特征图上进行目标检测，得到最终的检测结果，具有良好的应用前景。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括：
步骤S1，从数据中选取遥感图片作为旋转等变网络的输入，并得到输入网络的图像的旋转等变特征图；
步骤S2，将特征图输入旋转等变通道注意力增强的特征融合模块，从高层特征图开始依次与上层增强后的特征图融合，获取当前层旋转等变通道注意力，对融合后带有相同方向信息的特征通道进行相关性建模，将特征通道注意力按原始特征通道进行重排列，作用于融合后的特征图，得到经过旋转等变通道注意力增强后的特征图；
步骤S3，针对步骤S2所得到的特征图进行特征目标检测，得到特征目标的中心点坐标、特征目标的长、宽和角度，以及特征目标所属类别。
2.根据权利要求1所述的旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感目标检测方法，其特征在于，步骤S1具体包括如下步骤：
步骤S11，从数据中选取遥感图片进行预处理，将预处理后的图片作为旋转等变网络的输入图像；
步骤S12，将网络输入的图片进行多次旋转等变卷积提取旋转等变特征，选取网络输出的第二、三、四、五层特征图作为后续输入，设它们尺度由大到小分别为F1、F2、F3、F4。
3.根据权利要求2所述的旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感目标检测方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下步骤：
步骤S21，将F4输入旋转等变通道注意力模块中，利用模块生成该特征图对应的旋转等变通道注意力记为a4，将得到的通道注意力a4与当前层特征图F4进行Hadamard积，得到特征增强后的特征图F′4；
步骤S22，从特征图F3到特征图F1，对当前层特征图Fn的上层增强特征图F′n+1进行上采样操作，使其尺度与当前层特征图相同，上采样后的上层特征图记为F″n+1，将当前层特征图Fn与上采样后的上层特征图进行对应像素相加得到融合后的特征图An；
步骤S23，将融合后的特征图An输入旋转等变通道注意力模块中，利用模块生成该特征图对应的旋转等变通道注意力记为an，将得到的通道注意力an与当前层特征图Fn进行Hadamard积，得到特征增强后的特征图F′n，重复步骤S22与S23多次，直到得到所有输入特征图对应加强后的特征图F′1、F′2和F′3。
4.根据权利要求3所述的旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感目标检测方法，其特征在于，步骤S21与步骤S23中的旋转等变通道注意力生成公式具体为：
Figure FDA0003819177310000021
Figure FDA0003819177310000022
Figure FDA0003819177310000023
Figure FDA0003819177310000024
其中，Mc(F)表示旋转等变特征图F生成的旋转等变通道注意力，σ表示Sigmoid函数，
Figure FDA0003819177310000025
表示F的Oi方向特征图生成的通道注意力，
Figure FDA0003819177310000026
表示带有i方向信息的特征，i∈(0，1，...，O-1)，O是旋转等变网络设置的方向超参数，MLP表示多层感知机，其层与层之间是全连接的，AvgPool表示全局平均池化层，该层以特征图的一层为输入，以输入区域内的平均值作为输出，MaxPool表示全局最大池化层，该层以特征图的一层为输入，以输入区域的最大值作为输出，ChannelArr表示通道重排列操作，该操作将每个方向的通道注意力按照原始特征通道结构进行重排列，形成与原始特征通道一一对应的通道注意力，
Figure FDA0003819177310000029
为卷积计算所涉及的区域，W0表示旋转等变通道注意力操作中的第一层权重，W1表示旋转等变通道注意力操作中的第二层权重，C表示旋转等变特征图总的通道维数，r是通道降维的超参数；
Figure FDA0003819177310000027
表示对F的Oi方向特征图做全局平均池化操作的结果，
Figure FDA0003819177310000028
表示对F的Oi方向特征图做全局最大池化操作的结果。
5.根据权利要求3所述的旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感目标检测方法，其特征在于，步骤S22中的特征融合过程具体公式为：
An＝Fn+F″n+1
F″n+1＝Interpolate(F′n+1，2)
其中Interpolate为线性插值上采样操作，该操作通过对相邻像素进行线性插值将特征图的尺度扩大一倍。
6.根据权利要求3所述的旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感目标检测方法，其特征在于，步骤S21与步骤S23中的旋转等变通道注意力与特征图Hadamard积过程具体公式为：
F′ni＝(an1，...，anC)⊙(fi1，...，fiC)
F′n＝(F′n1，...，F′nn)
其中，(an1，...，anC)为通道注意力an的所有元素，(fi1，...，fiC)为特征图Fn的第i个像素位置的向量元素，F′ni为特征图Fn的第i个像素位置的向量与通道注意力Hadamard积结果。
7.根据权利要求3所述的旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感目标检测方法，其特征在于，步骤S21中的最高层特征图生成过程具体公式为：
Figure FDA0003819177310000031
8.根据权利要求3所述的旋转等变卷积通道注意力增强和多尺度特征融合的遥感目标检测方法，其特征在于：步骤S23中的特征图生成过程具体公式为：
Figure FDA0003819177310000032
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～8中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～8中任一项所述方法的步骤。
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