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作者：吴奇鸿;张斌;段功豪;郭昶;王磊;
单位：武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室;复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室;
摘要：针对高分辨率遥感影像中建筑目标较小和背景信息冗余带来的挑战，提出了一种称为FE-DETR(feature enhancement-detection with transformer)的端到端目标检测算法。首先，利用拼接融合模块(concatenation fusion module, CFM)融合不同尺度的特征层，缓解小建筑目标特征缺失问题；其次，使用全局通道注意力(global channel attention, GCA)模块细化融合后的特征。具体来说，该模块通过构建通道间的关系矩阵，提高模型对目标的感知能力，有效缓解复杂背景信息带来的干扰。最后，在WCH(Wuhan caidian house)、EA(east Asia)和CBC(city building of China)数据集上评估该算法的检测性能。实验结果表明，所提出的改进算法在上述3个数据集上AP_(50)分别提高了0.8%、0.6%和0.6%,验证了该算法的有效性。
关键词：建筑物检测;;高分辨率;;特征融合;;全局通道注意力;;DETR
基金资助：湖北省自然科学基金面上项目(2022CFCO31);; 高等学校学科创新引智计划项目(B17040)
