双向特征融合与特征选择的遥感影像目标检测.docx

1 引言 卫星遥感影像目标检测在环境管理、区域规划等领域有着广泛的应用［1］.光学卫星遥感影像目标检测，其特点是目标具有多尺度性、方向任意性，并且复杂的背景占据整幅图的较大区域［2］，因此具有很大的挑战性.作为深度学习代表算法之一的卷积神经网络在目标检测、图像转换［3，4］等领域上都取得了好的效果.因为遥感影像目标的方向任意性与文本检测具有很大的相似性，许多遥感影像目标检测算法借鉴了RRPN［5］等文本检测算法的思想. 特征金字塔［6］被广泛应用到各种遥感影像检测算法中.常规的特征金字塔中浅层特征传递到顶层需要经过多层的传递，信息丢失比较严重.为了检测任意方向的目标，常规的思路是增加回归参数以