Ship detection based on squeeze excitation skip-connection path networks for optical remote sensing images

计算机科学 冗余(工程) 棱锥(几何) 路径(计算) 块(置换群论) 连接(主束) 特征(语言学) 特征提取 人工智能 模式识别(心理学) 实时计算 计算机网络 数学 几何学 语言学 哲学 操作系统
作者
Guoquan Huang,Zining Wan,Xinggao Liu,Hui Junpeng,Ze Wang,Zeyin Zhang
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:332: 215-223 被引量:37
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2018.12.050
摘要

Ship detection plays a crucial role in remote sensing image processing, which has drawn great attention in recent years. A novel neural network architecture named squeeze excitation skip-connection path networks (SESPNets) is proposed. A bottom-up path is added to feature pyramid network to improve feature extraction capability, and path-level skip-connection structure is firstly proposed to enhance information flow and reduce parameter redundancy. Also, squeeze excitation module is adopted, which can adaptively recalibrate channel-wise feature responses by adding an extra branch after each shortcut path connection block. The multi-scale fused region of interest (ROI) align is then proposed to obtain more accurate and multi-scale proposals. Finally, soft-non-maximum suppression is utilized to overcome the problem of non-maximum suppression (NMS) in ship detection. As demonstrated in the experiments, it can be seen that the SESPNets model has achieved the state-of-the-art performance, which shows the effectiveness of proposed method.
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