LSKNet核心思想是通过学习旋转不变的特征表示来提高目标检测的性能。在目标检测任务中,特别是遥感图像的目标检测,目标的旋转是一个常见的挑战。为了解决这个问题,LSKNet采用了一种新颖的旋转敏感的卷积操作,能够有效地捕捉到遥感图像中目标的旋转信息。
然而,LSKNet通过旋转敏感的卷积操作和注意力机制,有效地解决了这些问题,提高了目标检测的准确性。 LSKNet是一种改进的目标检测网络,具有处理旋转目标和自适应感受野的能力。通过引入注意力机制,该网络进一步提升了目标检测的准确性。我们将其引入到YoloV8网络,进一步探索LSKNet在Yolo系列框架的应用,优化网络的性能。
2.1 LSKNet的基本原理 LSKNet(Large Selective Kernel Network)是一种专为遥感目标检测设计的网络架构,其核心优势在于能够动态调整其大的空间感受野,以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。这是第一次在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制。 LSKNet(大型选择性核网络)的基本原理包括以下关键组成部分: 1. ...
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