基于多尺度和多特征融合的面向对象的变化检测方法

《多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法研究》篇一一、引言随着深度学习技术的飞速发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，受到了广泛关注。

在诸多应用场景中，如安防监控、自动驾驶、智能机器人等，轻量级的目标检测算法因其计算资源消耗低、运行速度快等特点显得尤为重要。

本文重点研究多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法，以提高目标检测的准确性和效率。

二、背景及现状分析目前，深度学习在目标检测领域已经取得了显著的成果。

然而，传统的深度学习模型在处理多尺度目标时仍面临挑战。

多尺度特征融合作为一种有效的解决方案，可以结合不同层次的特征信息，提高目标检测的准确性。

近年来，多尺度特征融合技术在深度学习目标检测算法中得到了广泛应用，并取得了显著的成效。

三、多尺度特征融合原理多尺度特征融合主要通过结合不同尺度的特征信息，以提高目标检测的准确性。

在深度神经网络中，不同层次的特征图具有不同的感受野和尺度信息。

通过融合这些不同尺度的特征图，可以获得更丰富的上下文信息和更准确的定位信息，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。

四、轻量级深度学习模型设计为了实现轻量级的目标检测算法，本文采用了一种轻量级的深度学习模型。

该模型通过深度可分离卷积、通道剪枝等技巧降低计算复杂度，同时保留足够的特征提取能力。

此外，我们还采用了一种基于特征金字塔的网络结构，以实现多尺度特征的融合。

五、算法实现及实验分析1. 数据集准备：我们使用了公开的目标检测数据集进行实验，包括COCO、PASCAL VOC等。

2. 算法实现：在实现过程中，我们首先使用轻量级深度学习模型进行特征提取，然后通过特征金字塔网络实现多尺度特征的融合。

最后，利用非极大值抑制等后处理技术得到最终的目标检测结果。

3. 实验结果分析：通过与传统的目标检测算法进行对比，我们发现多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法在准确性和效率方面均有所提升。

具体而言，该算法在保证较高准确性的同时，大大降低了计算资源和时间的消耗。

现代电子技术Modern Electronics TechniqueJul.2023Vol.46No.142023年7月15日第46卷第14期传统变化检测网络模型的应用场景多是内陆，由于海岛背景复杂且噪声多，使用多时相遥感影像中像素值差异性单一特征方法时，很难适应海岛上复杂地物特征，而影像相邻像素对多时相遥感影像变化检测方法也DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2023.14.002引用格式：管军，石爱业，徐传杰，等.一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法[J].现代电子技术，2023，46（14）：7‐10.一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法管军1，石爱业2，徐传杰2，李景奇1，胡锐3（1.河海大学网络与信息技术中心，江苏南京210000；2.河海大学计算机与信息学院，江苏南京210000；3.苏州科技大学信息化建设与管理中心，江苏苏州215009）摘要：为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度，文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务，提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法（RMFNet ）。

首先，在编码器层构建4组优化的残差卷积块（RC ）用于提取特征信息，每组残差卷积块通过三重跳跃连接方式提高网络的泛化能力；其次，构建基于空洞空间金字塔池化的多尺度特征融合块（MFF ），融合语义信息、全局上下文信息以充分学习海岛变化与未变化的特征；然后，使用损失函数指导残差卷积块和多尺度特征融合块的训练；最后，以中国香港岛为例，基于公开的变化检测OSCD 数据集进行仿真实验。

结果表明：提出的RMFNet 方法的Kappa 值比CNN 、ResNet‐18、PSPNet 、SegNet 、UNet 五种方法分别提高0.2509、0.2019、0.1313、0.0786、0.0380，验证了该方法的有效性。

《机载斜视SAR地面动目标检测和参数估计方法研究》篇一机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法研究一、引言合成孔径雷达（SAR）作为一种重要的遥感技术，在军事和民用领域具有广泛的应用。

其中，机载斜视SAR（Airborne Oblique SAR）技术以其高分辨率、全天候、全时段的工作能力，在地面动目标检测和参数估计方面展现出巨大的潜力。

本文旨在研究机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法，以提高对地面动态目标的检测精度和参数估计的准确性。

二、机载斜视SAR技术概述机载斜视SAR技术是一种利用飞机搭载的SAR系统，通过发射和接收电磁波信号，对地面进行高分辨率成像的技术。

其独特的斜视成像模式能够获取地面的三维信息，提高了对地面目标的检测和识别能力。

然而，由于地面动目标的运动特性，使得其在SAR图像中的表现复杂多变，给动目标的检测和参数估计带来了一定的挑战。

三、地面动目标检测方法研究针对机载斜视SAR地面动目标的检测，本文提出了一种基于多尺度特征融合的检测方法。

该方法首先通过多尺度分解将SAR 图像分解为不同尺度的特征图，然后利用深度学习技术对特征图进行学习和训练，提取出动目标的特征信息。

通过融合不同尺度的特征信息，提高了对动目标的检测精度和鲁棒性。

此外，本文还研究了基于图像分割和基于目标检测的两种动目标检测方法，通过对比分析，确定了多尺度特征融合方法的优越性。

四、地面动目标参数估计方法研究针对机载斜视SAR地面动目标的参数估计问题，本文提出了一种基于轨迹匹配的参数估计方法。

该方法首先通过动目标检测算法提取出动目标的位置信息，然后利用轨迹匹配算法对动目标的轨迹进行匹配和跟踪。

通过分析动目标的轨迹变化，可以估计出动目标的运动速度、方向等参数信息。

此外，本文还研究了基于多普勒效应和基于模型优化的两种参数估计方法，通过对比分析，确定了基于轨迹匹配方法的优越性。

五、实验与分析为了验证本文提出的机载斜视SAR地面动目标检测与参数估计方法的有效性，我们进行了实验和分析。

基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测目前，随着人工智能技术的不断发展，显著目标检测在计算机视觉领域中扮演着至关重要的角色。

其主要目的是从图像中精确定位和提取出显著的目标信息，对于实现图像理解、自动驾驶、智能安防等应用具有重要意义。

为了解决目标检测中存在的挑战，本文提出了一种基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测方法。

一、引言显著目标检测是计算机视觉领域中的热门研究方向，其主要任务是从图像中准确地检测出显著目标。

传统的显著目标检测方法多基于手工设计的特征和机器学习方法，存在着特征表达能力不强、鲁棒性差等问题。

而近年来，深度学习的发展为显著目标检测带来了革命性的改变。

本文基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征，提出了一种新颖的显著目标检测方法，以解决传统方法存在的问题。

二、方法介绍1. 多尺度融合CNNs特征在显著目标检测中，不同尺度的特征对于目标的表示具有不同的贡献。

因此，我们采用了多尺度融合CNNs特征来提取图像中的显著目标信息。

首先，我们通过预训练的卷积神经网络（CNN）提取原始图像的底层特征。

然后，我们通过金字塔网络结构获取多个不同尺度的特征图。

最后，采用逐层融合的策略，将不同尺度的特征图融合为一个全局的特征表示，用于后续的目标检测任务。

2. Transformer特征Transformer是一种用于序列建模的注意力机制模型，在自然语言处理中取得了巨大的成功。

我们借鉴Transformer的思想，将其应用于显著目标检测中。

具体而言，我们将融合后的特征表示分解为一系列的空间位置，然后使用Transformer模型对每个位置进行建模。

通过自注意力机制，Transformer能够捕捉到目标在图像中的准确位置和上下文信息，从而提高显著目标检测的准确性。

三、实验与结果为了评估本文提出的方法，我们在公开数据集上进行了大量实验。

基于特征融合的目标检测与重识别目标检测和重识别是计算机视觉中两个重要的任务。

目标检测旨在从输入图像中定位和识别特定目标的位置，而重识别则旨在在不同的图像中识别和匹配同一目标。

这两个任务通常独立进行，但可以通过特征融合来提高性能。

特征融合是将来自不同模态或不同层次的特征进行融合，以提取更丰富和更具区分能力的特征表示。

基于特征融合的目标检测与重识别方法可以应用于各种应用场景，如视频监控、智能交通等。

在目标检测中，特征融合可以通过将来自不同层次的特征进行融合来提高检测性能。

一种常见的方法是将低层次的视觉特征与高层次的语义特征进行融合。

低层次的特征由底层的卷积神经网络（CNN）提取，可以捕捉到目标的细节和纹理信息。

高层次的语义特征则由上层的CNN提取，可以捕捉到目标的语义信息和上下文关系。

融合这两种特征可以提高目标检测的准确率和鲁棒性。

在重识别中，特征融合可以通过将不同图像中提取的特征进行融合来提高重识别的性能。

一种常见的方法是将来自不同模态或不同网络的特征进行融合。

例如，可以将图像的视觉特征与文本的语义特征进行融合，以提取更具区分能力的特征表示。

另一种方法是将同一目标在不同图像中提取的特征进行融合，以提取更鲁棒和具有区分性的特征表示。

这种特征融合可以通过简单的加和或乘积运算来实现，也可以通过更复杂的融合模型来实现，如图像图和图网络等。

除了特征融合，还可以通过其他方法来提高目标检测和重识别的性能。

例如，可以采用多尺度和多尺度信息进行目标检测，以捕捉不同尺度的目标。

可以采用图像增强和学习目标变换等方法来提高重识别的鲁棒性和泛化能力。

总之，基于特征融合的目标检测与重识别是计算机视觉中两个重要的任务。

通过将不同模态和不同层次的特征进行融合，可以提取更丰富和具有区分性的特征表示，从而提高目标检测和重识别的性能。

这种方法在实际应用中具有广泛的应用前景，可以推动计算机视觉技术的发展。

基于多尺度融合和时空特征的网络入侵检测模型
龚星宇;来源;李娜;雷璇
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2024(45)6
【摘要】针对入侵检测模型提取特征能力不足,且流量数据中含冗余噪声的问题,提出一种基于多尺度融合和时空特征的ML-PFN入侵检测模型。

采用多尺度特征融合技术分别提取数据中浅层特征信息和深层特征信息,使模型学习的特征更加丰富;采用软阈值函数和注意力机制自动选择合适的阈值,减少噪声及不相关信息对模型的干扰;融合时空特征构成多尺度空间特征提取长短时记忆-并行特征网络(MSFE LSTM-parallel feature network, ML-PFN)模型,并应用于网络入侵检测。

通过3个公开数据集进行性能评估,实验结果表明,ML-PFN模型对比其它5种分类模型各项指标效果最好,在训练时长适中的同时准确率达到96.45%。

【总页数】7页(P1640-1646)
【作者】龚星宇;来源;李娜;雷璇
【作者单位】西安科技大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于空时特征融合和注意力机制的网络入侵检测模型
2.一种并行多尺度特征融合的入侵检测模型
3.基于时空特征融合的网络流量预测模型
4.基于多尺度时空残差网络的入侵检测方法
5.一种多气象特征融合的时空降尺度模型
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基于多尺度-多形状HOG特征的行人检测方法牛杰;钱堃【摘要】提出一种图像中人体快速自动检测方法.提取图像的多尺度-多形状方向梯度直方网(HOG)特征向量,用于描述人体的形状特征,结合Adaboost机器学习法训练级联型分类器,以加速人体的检测过程.相比较传统算法,该方法没有采用静态背景模型,也不是仅仅依赖于易受外部环境因索干扰的颜色信息,从而一定程度地适应了人体姿态变化,以及非结构化环境下常见的光照波动、背景杂乱等不良因素所带来的干扰.实验验证了该方法的准确性和较高的计算效率.%A fast and automatic people detection method is proposed. The multi-scale and multi-shape histogram of oriented gradient (HOG) features are extracted, which serve as a powerful description of human shapes;The extracted features are then fed into a cascade of classifiers trained by Adabcost algorithm to greatly accelerate the people detection scheme. The proposed method is independent from background models as well as color information in images, which is highly unreliable due to disturbance. This method is robust agains: human posture variances, lightening fluctuations as well as background cluttering. Experimental results validate the favorable performance of high accuracy and computational efficiency of the proposed method.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)009【总页数】5页(P99-102,106)【关键词】方向梯度直方图;行人检测;Adaboost;机器学习【作者】牛杰;钱堃【作者单位】常州信息职业技术学院电子与电气工程学院,江苏常州213164;东南大学自动化学院,江苏南京210096【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言人的视觉检测在智能监控[1]、人机交互[2]等领域都有着重要的应用价值。

基于多标准Transformer融合多域信息的伪造人脸检测摘要：随着人工智能技术的快速进步，伪造人脸技术也越来越成熟，给社会带来了新的安全恐吓。

伪造人脸检测成为亟需解决的重要问题。

本文提出了一种方法。

该方法利用Transformer网络对不同标准的人脸图像进行特征提取，并通过融合多个域的信息来提高检测性能。

试验结果表明，该方法在伪造人脸检测任务上取得了很好的效果，具有很高的好用性和可扩展性。

关键词：伪造人脸检测、Transformer、多标准、多域信息、特征提取1. 引言伪造人脸技术是指通过使用计算机图像处理和合成技术，将一个人的脸部信息与其他图像的脸部信息进行合成，从而产生一个看似真实的伪造人脸图像。

这种技术可以被用于哄骗人脸识别系统，给社会带来巨大的安全风险。

为了解决伪造人脸的问题，许多探究者提出了各种不同的方法。

传统的方法主要是基于手工设计的特征以及机器进修算法，但是这些方法在复杂的伪造人脸场景中的性能较差。

近年来，深度进修技术的兴起为伪造人脸检测带来了新的期望。

特殊是Transformer网络的进步，提供了一种分外有效的方法来提取图像中的特征。

本文提出了一种新的伪造人脸检测方法，该方法基于多标准Transformer融合多域信息。

详尽来说，该方法起首将输入的人脸图像进行多标准的切割，并对每个标准的图像分别应用Transformer网络进行特征提取。

然后，将不同标准的特征图进行融合，得到多标准的融合特征图。

接下来，为了提高检测性能，我们引入了多域信息的观点，将不同域的图像信息融合到特征图中。

最后，通过卷积和全毗连层将特征图映射到伪造人脸的置信度。

2. 方法2.1 多标准Transformer特征提取为了应对不同标准的人脸图像，我们将输入图像进行多标准的切割，分别得到不同标准的图像。

然后，对于每个标准的图像，我们使用Transformer网络进行特征提取。

Transformer网络由多个编码器和解码器堆叠而成，其中编码器负责从输入图像中提取特征，解码器负责将特征映射为输出特征图。

多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法
张洋;夏英
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2024(51)3
【摘要】遥感图像目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,广泛运用在军事和民用领域。

遥感图像中的目标具有尺度多样、密集排列和类间相似等特点,使得用于自然图像的目标检测方法在遥感图像目标检测中存在较多漏检和误检等现象。

针对这一问题,在YOLOv5的基础上,提出一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。

首先,在骨干网中引入融合多头自注意力的残差单元,通过该模块充分提取多层次特征信息,缩小不同尺度间的语义差异;其次,引入融合轻量级上采样算子的特征金字塔网络,用于获取高层语义特征和低层细节特征,通过特征融合的方式获得特征信息更丰富的特征图,从而提升不同尺度目标的特征分辨率。

在公开数据集DOTA和NWPU VHR-10上评估了所提方法的有效性,相比基准模型,所提方法的准确率(mAP)分别提高了1.5%和2.0%。

【总页数】9页(P165-173)
【作者】张洋;夏英
【作者单位】重庆邮电大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP753
【相关文献】
1.采用多尺度特征融合SSD的遥感图像小目标检测
2.基于多尺度特征融合的遥感图像小目标检测
3.多尺度深度特征融合网络的遥感图像目标检测
4.自适应融合多尺度特征的无锚框遥感图像目标检测算法
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《多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法研究》篇一一、引言随着深度学习技术的飞速发展，目标检测技术在计算机视觉领域得到了广泛的应用。

然而，传统的深度学习目标检测算法在处理多尺度目标时仍存在挑战。

为了解决这一问题，本文提出了一种多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法。

该算法通过融合不同尺度的特征信息，提高了目标检测的准确性和鲁棒性，同时保持了算法的轻量性。

二、相关工作在目标检测领域，特征提取是关键的一环。

早期的方法主要依赖于手工设计的特征，如SIFT、HOG等。

然而，这些方法在处理复杂场景和多尺度目标时存在局限性。

近年来，深度学习方法的兴起为目标检测带来了革命性的变化。

其中，卷积神经网络（CNN）因其强大的特征提取能力而被广泛应用。

然而，对于多尺度目标的检测，传统的CNN方法仍面临挑战。

为了解决这一问题，研究者们提出了多种方法，如FPN、YOLO等。

这些方法通过构建金字塔形的网络结构或采用多尺度训练策略来提高对多尺度目标的检测能力。

然而，这些方法往往忽略了轻量化的需求，导致算法计算量大、实时性差。

因此，如何设计一种既能有效提高多尺度目标检测准确性，又能保持算法轻量化的目标检测算法成为了一个重要的研究方向。

三、算法原理本文提出的算法主要包含两个部分：多尺度特征提取和特征融合。

首先，通过采用轻量级的卷积神经网络（如MobileNet）来提取图像的多尺度特征。

其次，将不同尺度的特征进行融合，以提高对多尺度目标的检测能力。

具体而言，我们采用了自顶向下的路径和侧边连接的方式来实现特征融合。

自顶向下的路径可以获取高层的语义信息，而侧边连接则可以保留低层的细节信息。

通过这种方式，我们可以将不同尺度的特征进行有效的融合，从而提高对多尺度目标的检测能力。

四、算法实现1. 网络结构设计：我们采用了MobileNet作为基础网络，通过修改其结构来提取多尺度特征。

具体而言，我们在网络的不同层之间添加了侧边连接，以实现多尺度特征的提取。

基于多尺度特征融合的目标检测算法研究第一章引言1.1 背景和意义目标检测在计算机视觉领域中具有广泛的应用，如智能交通、安防监控、无人驾驶等。

目标检测算法的性能直接影响到这些应用的准确性与效率。

然而，由于图像中的物体大小、姿态、环境等因素多样性以及图像中的噪声、遮挡等挑战，传统的目标检测算法往往难以处理复杂的实际场景。

1.2 研究内容本文主要研究基于多尺度特征融合的目标检测算法，通过结合不同尺度的特征信息，提高目标检测算法对于尺度变化、遮挡等问题的鲁棒性。

第二章相关工作2.1 传统目标检测算法介绍传统的目标检测算法，如Viola-Jones算法、HOG+SVM算法等，并分析其存在的问题和局限性。

2.2 基于深度学习的目标检测算法介绍基于深度学习的目标检测算法，如R-CNN系列算法、Faster R-CNN算法等，并分析其优势和不足之处。

第三章多尺度特征融合算法3.1 尺度空间金字塔介绍尺度空间金字塔的原理和操作，如高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，并解释其在多尺度目标检测中的作用。

3.2 特征提取与融合探讨不同的特征提取方法，如SIFT、HOG等，并介绍特征融合的技术，如特征融合网络、特征金字塔等。

3.3 多尺度目标检测算法设计与优化提出一种基于多尺度特征融合的目标检测算法，并详细介绍其设计思路和优化方法。

第四章实验与分析4.1 数据集与实验设置选择一个常用的目标检测数据集，并详细描述实验设置，包括实验环境、评估指标等。

4.2 实验结果与性能分析展示实验结果，并与其他目标检测算法进行性能比较。

分析多尺度特征融合算法的优势和不足，并讨论其应用前景。

第五章总结与展望5.1 研究总结总结本文的研究内容、方法和实验结果，并对多尺度特征融合的目标检测算法进行评价。

5.2 研究展望展望未来的研究方向和挑战，包括更深层次的特征融合、更高效的目标检测算法等，并提出可能的解决方法。

总结本文研究了基于多尺度特征融合的目标检测算法，通过结合不同尺度的特征信息，提高了目标检测算法的性能。

基于多尺度特征融合的小目标交通标志检测近年来，随着交通标志在城市化进程中的广泛应用，交通标志检测成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。

而小目标交通标志的检测问题由于尺寸较小、变形多样等困难，成为该领域的热点之一。

为了解决这个问题，研究人员提出了基于多尺度特征融合的方法，该方法能有效提升小目标交通标志的检测性能。

一、引言交通标志在道路交通管理中起到了非常重要的作用，如限速标志、禁止停车标志等。

然而，传统的交通标志检测方法面对小目标的检测存在较大的挑战，主要表现在尺寸小、角度变化大等方面。

因此，研究基于多尺度特征融合的小目标交通标志检测方法对于提高交通管理系统的效率和准确性具有重要意义。

二、多尺度特征融合的原理基于多尺度特征融合的小目标交通标志检测方法主要包括以下几个步骤：首先，采用图像分割算法对原始图像进行预处理，将图像分割为多个感兴趣区域。

然后，对每个感兴趣区域提取多尺度的特征，包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。

接下来，利用目标检测算法对每个感兴趣区域进行检测，并得到检测结果。

最后，将多个检测结果进行融合，得到最终的交通标志检测结果。

三、多尺度特征融合的优势基于多尺度特征融合的小目标交通标志检测方法具有以下几个优势：首先，通过采用多尺度的特征提取方法，能够全面考虑小目标的尺寸和形状变化。

其次，多个尺度的特征能够提供更丰富的信息，有利于提高交通标志的检测准确率。

此外，利用多个检测结果的融合，能够进一步提高检测的鲁棒性和稳定性，减少误检的概率。

四、实验结果和讨论为了验证基于多尺度特征融合的小目标交通标志检测方法的有效性，我们进行了一系列实验。

实验结果表明，该方法相较于传统的单尺度特征方法，在小目标交通标志的检测准确率和鲁棒性上均有明显的提升。

此外，该方法还对不同尺度和角度的小目标具有较好的适应性。

五、总结与展望基于多尺度特征融合的小目标交通标志检测方法在解决小目标检测问题上具有显著的优势。

通过融合多个尺度的特征，并采用多个检测结果的融合策略，该方法能够提高小目标交通标志检测的准确率和鲁棒性。

融合多特征的遥感影像变化检测1. 本文概述在本文《融合多特征的遥感影像变化检测》中，我们探讨了一种结合多种特征信息以提高遥感影像变化检测精度与可靠性的新方法。

随着遥感技术的快速发展，高分辨率、多时相、多光谱的遥感数据为地表变化监测提供了丰富的信息源。

如何有效提取并融合这些复杂多样的特征，从而准确识别和定位地表的细微及显著变化，一直是遥感领域的重要挑战。

本文研究的核心在于设计和实现一个多特征融合框架，该框架能够整合诸如纹理、形状、光谱、空间相关性等多种遥感影像特征，并利用深度学习等先进算法对这些特征进行高效联合分析。

通过对比单一特征的传统检测方法，本研究旨在提升变化检测的完整性、降低误检率，并增强对不同类型地物变化的识别能力。

在“本文概述”部分，我们将首先介绍遥感影像变化检测的基本概念及其在资源管理、环境监测、城市规划等方面的应用价值进而阐述当前基于单一特征检测存在的局限性以及多特征融合的重要性最后简述本文所采用的方法和技术路线，以及预期的研究成果和实际应用前景。

2. 遥感影像变化检测技术综述遥感影像变化检测作为地球观测科学的重要分支，在环境监测、城市规划、灾害评估等诸多领域发挥着不可或缺的作用。

该技术旨在通过分析同一区域不同时期的遥感数据，揭示地表覆盖与土地利用状态的变化情况。

随着遥感技术和计算机视觉算法的快速发展，遥感影像变化检测方法不断更新迭代，呈现出多样化的技术路线。

早期的变化检测方法主要依赖于传统的基于统计学和图像处理技术，如差值分析（包括直接像元差异、比值图像、归一化植被指数等）、图像分类后比较以及滤波器（如Lee滤波、卡尔曼滤波等）辅助下的变化检测。

这些方法在处理复杂场景变化时，往往受限于光照条件、传感器差异等因素的影响，易产生误检和漏检。

近年来，随着深度学习的兴起，基于机器学习的变化检测技术取得了显著进展。

卷积神经网络（CNN）及其变体被广泛应用，通过自动学习遥感影像的多层次特征表达，实现更精准的变化检测。

几十年来，行人检测一直是研究热点。

无论是在汽车辅助驾驶、智能机器人还是视频监控领域，行人检测都有广泛的应用。

特别是近几年随着深度学习兴起，行人检测领域有了长足的发展。

传统的行人检测方法依赖于滑动窗口和手工提取特征来检测行人。

实际场景中，行人的衣着服饰颜色、动作姿态等多样，这些变化通常影响着手工特征的鲁棒性。

如何设计适应性更强的特征提取模块也是传统行人检测领域所要思考和解决的问题。

目前，基于手工提取特征和基于神经网络提取特征是行人检测领域的主流方法。

Dalal等通过刻画图像的梯度特征提出了HOG[1]特征描述子。

Viola和Jones 提出了基于Adaboost的实时目标检测方法[2]。

Spatial-Pooling[3]提出了一种空间池化的低级视觉特征。

Nam 等[4]提出了局部去相关通道特征（Local Decorrelation Channel Features，LDCF）方法，其达到了当时最优的检测效果。

近年来，基于深度学习的目标检测方法开始涌现。

RFBnet[5]提出了RFB（Receptive Field Block）卷积块并集成到SSD（Single Shot Multibox Detector）[6]网络中，增强了卷积网络的感受野。

ExtremeNet[7]提出了一种无锚框自底向上的检测网络。

ScratchDet[8]重设了SSD网络的结构，在不使用分类网络预训练权值的情况下从零开始训练网络。

M2Det[9]使用主干网的两层特征融合输入到多个级联的TUM（Thinned U-shape Modules）模块中提取最终的多尺度检测特征。

RepLoss[10]和OR-多尺度特征融合重建的行人检测方法李佐龙，王帮海，卢增广东工业大学计算机学院，广州510006摘要：行人在众多场景中都存在多尺度变化问题，严重影响检测器的精度，为此设计卷积特征重建和通道注意力两种模块来增强对多尺度行人的检测效果。

融合多尺度和注意力机制的小样本目标检测目标检测是计算机视觉领域中一项重要的任务，其目的是在图像或视频中准确地定位和识别出特定目标。

然而，在处理小样本目标检测任务时，由于训练数据的不足，会面临许多挑战，如目标变形、目标数量有限、类别之间相似度高等问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了融合多尺度和注意力机制的方法。

一、多尺度融合在小样本目标检测任务中，目标的尺度可能会出现较大的变化，这就需要模型在不同尺度上进行有效的检测。

多尺度融合的方法可以通过引入不同尺度的特征图来实现。

具体的步骤如下：1. 特征提取：首先，使用卷积神经网络（CNN）等方法对输入图像进行特征提取，得到一系列不同尺度的特征图。

2. 尺度调整：对于每个特征图，可以通过图像金字塔或尺度变换的方法进行调整，得到对应的不同尺度特征图。

3. 特征融合：将不同尺度的特征图进行融合，可以使用加权求和、级联等方法，得到最终的多尺度特征图。

4. 目标检测：在融合后的多尺度特征图上，可以使用传统的目标检测算法，如基于滑动窗口、候选框等方法，进行目标的检测和分类。

通过融合多尺度的特征信息，可以提高小样本目标检测任务的准确性和鲁棒性。

二、注意力机制在小样本目标检测任务中，一些重要的目标可能会被其他无关的目标或背景所掩盖，因此需要引入注意力机制来提高对目标的关注度。

注意力机制可以通过对特征图的不同区域进行加权，调整重要目标的权重，从而提高目标检测的精度。

具体的方法如下：1. 特征提取：与多尺度融合相同，使用CNN等方法对输入图像进行特征提取。

2. 候选区域生成：在特征图上，通过滑动窗口或其他方法生成一系列候选区域。

3. 注意力机制：对于每个候选区域，计算其与目标之间的相关性或区别性，得到注意力分数。

注意力分数可以使用卷积、全连接等方法进行计算。

4. 目标检测：在获得注意力分数后，可以按照分数的高低对候选区域进行排序，选择得分较高的候选区域作为最终的目标检测结果。