在光学遥感图像中突出物体检测基于层次语义交互的层次语义交互
Jingfan Xu1, Qi Zhang2, Jinwen Xing2
1School of Journalism and Communication, Shaanxi Normal University, Xi'an 710062, China.
Journal of imaging
|December 24, 2025
概括
本研究引入了一种层次语义交互模块,以改善光学遥感图像中的突出物体检测. 这种新方法增强了功能交互和上下文信息的利用,以在复杂的背景上获得更好的性能.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 在光学遥感中突出物体检测面临复杂的背景,尺度变化和干扰的挑战.
- 当前的方法在解码器架构中与功能交互和上下文信息利用作斗争.
研究的目的:
- 提出一种新的层次语义交互模块,用于增强光学遥感中的突出物体检测.
- 改进特征协同作用和情境信息利用,以更好地检测多种规模和多种类型的突出物体.
主要方法:
- 开发了一种包含前景内容建模的层次语义交互模块.
- 在多尺度特征空间中实现了层次性的语义交互机制.
- 将该模块集成到用于光学遥感图像的突出物体检测框架中.
主要成果:
- 拟议的方法显著提高了对基准数据集的检测性能.
- 在EORSSD数据集上,完整模型比基线增加了2.74%的最大F-测量和2.69%的S-测量.
- 该方法在复杂的遥感场景中表现出强大的稳定性和强大的概括能力.
结论:
- 层次语义交互模块有效地解决了现有的突出物体检测方法对遥感的局限性.
- 拟议的方法增强了功能交互和上下文理解,从而带来了卓越的性能.
- 该方法显示了在各种遥感环境中需要精确突出物体检测的应用程序的巨大潜力.


