基于双域查询增强Transformer的遥感图像旋转小目标检测

摘要

针对遥感图像中旋转小目标在尺度受限、姿态多样及复杂背景条件下检测精度不足的问题,提出一种旋转感知双域查询增强的Transformer网络方法.该方法采用卷积神经网络提取多尺度特征,并在编码端引入空间和频率双域联合增强机制,其中空间自适应模块利用多尺度感受野捕获几何结构特征,频率自适应模块通过小波变换提取方向信息,经跨域融合模块生成兼具空间与频率感知能力的特征查询.解码端引入旋转感知模块,在Transformer解码过程中动态估计空间偏移,实现多尺度旋转小目标的精准对齐.实验结果表明,该方法在公开遥感图像数据集上显著提升了旋转小目标的检测精度,验证了其在复杂背景条件下的有效性和鲁棒性.

关键词

遥感图像 / 旋转小目标检测 / 双域查询增强 / Transformer模型