SAY-SOD：基于大模型優(yōu)化的高清遙感圖像小目標檢測框架
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大小：5167 K
標簽： 遙感圖像 小目標檢測 Segment Anything Model
所需積分：0分積分不夠怎么辦？
文檔介紹：隨著遙感技術的不斷發(fā)展，遙感圖像中小目標檢測面臨著背景復雜、目標尺寸小、像素信息少等挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)檢測算法在這一領域的表現(xiàn)存在一定局限。提出了一種基于SAM大模型和改進YOLOv8的小目標檢測框架。首先，利用SAM對原始遙感圖像進行感興趣區(qū)域的提取和分割，隨后對分割后的圖像進行多尺度增強，以提高小目標的顯著性。增強后的圖像與原圖的編號和定位信息一起構建數(shù)據集，用于訓練改進的YOLOv8模型。改進措施包括特征金字塔網絡的優(yōu)化、引入注意力機制、重新設計損失函數(shù)。實驗結果表明，SAY-SOD框架在復雜背景下有效提升了遙感小目標的檢測精度和魯棒性，尤其在面對不同尺度和背景變化時表現(xiàn)出色。
現(xiàn)在下載
VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。