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| 稿件标题： | 融合全局上下文注意力的遥感图像检测方法 |
| 稿件作者： | 廖欢，朱文球，雷源毅，徐轲 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.02.036 |
| 科学编辑： | 朱福珍 博士（黑龙江大学 副教授） |
| 栏目名称： | 光学工程与电子技术 |
| 关键词： | YOLOv5；遥感图像；Varifocal Loss；全局上下文注意力机制；动态卷积 |
| 文章摘要： | 针对遥感图像场景复杂、目标尺寸不一、且小尺寸目标过多导致的检测精度不佳和出现漏检等问题，提出了一种融合全局上下文注意力的目标检测算法。该算法提出一种全局上下文注意力机制和YOLOv5中C3结构融合的模块，以提升网络捕捉图像全局特征的能力；通过Varifocal Loss损失函数来提升对密集、尺寸小的目标的检测性能；采用基于归一化的注意力模块，降低图像中不太显著的特征和权重，使网络能够达到更高的检测准确率；利用动态卷积学习各个维度的信息，让训练得到的模型在降低GFLOPs情况下，同时保持检测精度提升。在NWPU VHR-10数据集上实验结果mAP为96.0%、准确率为98.2%、召回率为94.9%，较原YOLOv5模型分别提升了1.8%、4.7%和2.2%，证明了所改进YOLOv5方法的有效性。 |
| 稿件基金： | 湖南省自然科学基金项目（2021JJ50058）；湖南省教育厅开放平台创新基金资助项目（20K046） |
| 引用本文格式： | 廖欢，朱文球，雷源毅，等.融合全局上下文注意力的遥感图像检测方法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(2)：278-283. LIAO Huan, ZHU Wenqiu, LEI Yuanyi, et al.Remote sensing image detection method based on global context attention［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(2)：278-283. |
| 刊期名称： | 2024年02期 |
| 出版时间： | 2024年2月 |
| 收稿日期： | 2023年4月25日 |
| 修回日期： | 2023年5月26日 |
| 录用日期： | 2023年6月27日 |
| 上线时间： | 2024年2月28日 |
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