ReAFFPN：面向航拍目标检测的旋转等变注意力特征融合金字塔网络
计算机视觉与模式识别
2022-10-18 v1
摘要
本文提出一种用于航拍目标检测的旋转等变注意力特征融合金字塔网络，命名为 ReAFFPN。ReAFFPN 旨在改善相邻层间旋转等变特征融合的效果，该融合受语义与尺度不连续性的影响。由于旋转等变卷积的特殊性，通用方法在保证网络旋转等变性的同时无法达到其原有效果。为解决此问题，我们设计了一种新的旋转等变通道注意力，其既能生成通道注意力又保持旋转等变性。随后我们将新的通道注意力函数嵌入迭代注意力特征融合（iAFF）模块以实现旋转等变注意力特征融合。实验结果表明，ReAFFPN 具备更优的旋转等变特征融合能力，并显著提升了旋转等变卷积网络的精度。
引用
@article{arxiv.2210.08715,
title = {ReAFFPN: Rotation-equivariant Attention Feature Fusion Pyramid Networks for Aerial Object Detection},
author = {Chongyu Sun and Yang Xu and Zebin Wu and Zhihui Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08715},
year = {2022}
}
备注
IGARSS, 4 pages, 3 figures