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1007-4619(2024)07-1789-13NationalRemoteSensingBulletin遥感学报
从光学到SAR:基于多级跨模态对齐的SAR图像舰船
检测算法
112311
何佳月,宿南,徐从安,尹璐,廖艳苹,闫奕名
1.哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001;
2.海军航空大学信息融合研究所,烟台264001;
3.北京市遥感信息研究所,北京100192
摘要:合成孔径雷达(SAR)舰船检测是近年来的研究热点。然而,与光学图像不同,SAR成像的特点会导致
不直观的特征表示。此外,由于SAR图像数据量不足,现有的基于大量标记SAR图像的方法可能难以达到较好
的检测效果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于多级跨模态对齐的SAR图像舰船检测算法MCMA-Net
(Multi-levelCross-ModalityAlignmentNetwork),通过将光学模态中丰富的知识迁移到SAR模态来增强SAR图像
的特征表示。该算法首先设计了一个基于邻域—全局注意力的特征交互网络NGAN(Neighborhood-Global
AttentionNetwork),通过对骨干网络的浅层特征采用邻域注意力机制进行局部交互、对深层特征采取全局自注意
力机制进行全局上下文交互,在兼顾全局上下文建模能力的同时,提升局部特征的编码能力,使得网络在不同
层级更合理的关注相应的信息,从而能够促进后续的多级别模态对齐。其次,本文设计了一个多级模态对齐模
块MLMA(Multi-levelModalityAlignment),通过从局部级别到全局级别再到实例级别的对两种模态不同隐含空
间中的特征进行对齐,促进模型有效地学习模态不变特征,缓解了光学图像和SAR图像之间的模态鸿沟,实现
了从光学模态到SAR模态的知识传输。大量的实验证明我们的算法优于现阶段的检测算法,取得了最好的实验
结果。
关键词:遥感,SAR,目标检测,跨模态,特征对齐,注意力机制
中图分类号:P2
引用格式:何佳月,宿南,徐从安,尹璐,廖艳苹,闫奕名.2024.从光学到SAR:基于多级跨模态对齐的SAR图像舰船检测算法.遥
感学报,28(7):1789-1801
HeJY,SuN,XuCA,YinL,LiaoYPandYanYM.2024.FromopticaltoSAR:ASARshipdetectionalgorithm
basedonmulti-levelcross-modalityalignment.NationalRemoteSensingBulletin,28(7):1789-1801[DOI:10.
11834/jrs]
海面监管、海洋救援等工作的开展,同时可以在
1引言
一定程度上打击偷渡和违法捕捞等行为。利用
合成孔径雷达SAR(SyntheticApertureRadar)SAR图像数据在深度学习领域中开展目标检测工
是一种主动式微波成像传感器,具有全天时、全作已经成为一个重要的研究方向。
天候观测地球的能力。近年来,随着SAR图像数由于技术限制,早期遥感图像的成像分辨率
据的不断增长,SAR舰船检测作为SAR图像解译
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