亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A Robust Feature Downsampling Module for Remote-Sensing Visual Tasks

增采样 计算机科学 特征(语言学) 稳健性(进化) 人工智能 分割 特征提取 子网 模式识别(心理学) 计算机视觉 图像(数学) 哲学 语言学 生物化学 化学 计算机安全 基因
作者
Wei Lu,Si-Bao Chen,Jin Tang,Chris Ding,Bin Luo
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:61: 1-12 被引量:15
标识
DOI:10.1109/tgrs.2023.3282048
摘要

Remote sensing (RS) images present unique challenges for computer vision due to lower resolution, smaller objects, and fewer features. Mainstream backbone networks show promising results for traditional visual tasks. However, they use convolution to reduce feature map dimensionality, which can result in information loss for small objects in RS images and decreased performance. To address this problem, we propose a new and universal downsampling module named Robust Feature Downsampling (RFD). RFD fuses multiple feature maps extracted by different downsampling techniques, creating a more robust feature map with a complementary set of features. Leveraging this, we overcome the limitations of conventional convolutional downsampling, resulting in more accurate and robust analysis of RS images. We develop two versions of RFD module, Shallow RFD (SRFD) and Deep RFD (DRFD), tailored to adapt to different stages of feature capture and improve feature robustness. We replace the downsampling layers of existing mainstream backbones with RFD module and conduct comparative experiments on several public RS image datasets. The results show significant improvements compared to baseline approaches in RS image classification, object detection, and semantic segmentation. Specifically, our RFD module achieved an average performance gain of 1.5% on NWPU-RESISC45 classification dataset without utilizing any additional pretraining data, resulting in state-of-the-art performance on this dataset. Moreover, in detection and segmentation tasks on DOTA and iSAID datasets, our RFD module outperforms the baseline approaches by 2-7% when utilizing pretraining data from NWPU-RESISC45. These results highlight the value of RFD module in enhancing the performance of RS visual tasks.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
5823364完成签到,获得积分10
15秒前
automan完成签到,获得积分10
17秒前
天亮polar完成签到,获得积分10
18秒前
54秒前
1分钟前
1分钟前
朴实云应发布了新的文献求助10
1分钟前
林子青完成签到,获得积分10
1分钟前
核桃发布了新的文献求助30
2分钟前
李健应助reerwt采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
ICSSCI发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
刘宇童给刘宇童的求助进行了留言
2分钟前
reerwt发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
ICSSCI完成签到,获得积分10
2分钟前
3分钟前
董可以发布了新的文献求助10
3分钟前
风华正茂完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
jimmy_bytheway完成签到,获得积分0
3分钟前
桃桃发布了新的文献求助10
4分钟前
可爱的函函应助桃桃采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
4分钟前
4分钟前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
所所应助爱笑的毛衣采纳,获得10
4分钟前
5分钟前
5分钟前
duan完成签到 ,获得积分10
5分钟前
holder完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
沐白发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990049
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256369
捐赠科研通 3270998
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805166
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228