【摘 要】
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针对航空图像背景复杂、目标分布密集、尺度差异大等特点，本文提出一种新的航空图像检测网络，称为混合注意力网络（HybridAttentionNetwork，HA-Net）。在主干网络中设计同时兼顾局部注意力和全局注意力的Transformer结构，利用注意力消除背景噪音，使密集目标边界更加清晰，提升密集目标特征提取能力；在特征融合前，提出使用连续平均池化和最大池化的空间金字塔池化模块来丰富图像特征信
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61971421）资助；
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针对航空图像背景复杂、目标分布密集、尺度差异大等特点，本文提出一种新的航空图像检测网络，称为混合注意力网络（HybridAttentionNetwork，HA-Net）。在主干网络中设计同时兼顾局部注意力和全局注意力的Transformer结构，利用注意力消除背景噪音，使密集目标边界更加清晰，提升密集目标特征提取能力；在特征融合前，提出使用连续平均池化和最大池化的空间金字塔池化模块来丰富图像特征信息，增强不同尺度目标的表示能力；在特征融合时设计特征重构模块重新调整特征金字塔的特征信息，此模块混合了跨尺度空间注意力和非局部通道注意力，可以减少不必要信息的干扰，提升多尺度目标的检出率。在DOTA航空数据集上对所提出的HA-Net进行评估：在单尺度和多尺度测试上评估指标mAP分别达到77.04%和78.28%，较于基准网络，mAP分别提升了2.38%和3.62%。在HRSC2016数据集上mAP达到89.95%。实验结果的提升证明了HA-Net在航空图像目标检测中的有效性。
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