Remote sensor image object detection is an important technology for Earth observation, and is used in various tasks such as forest fire monitoring and ocean monitoring. Image object detection technology, despite the significant developments, is struggling to handle remote sensor images and small-scale objects, due to the limited pixels of small objects. Numerous existing studies have demonstrated that an effective way to promote small object detection is to introduce the spatial context. Meanwhile, recent researches for image classification have shown that spectral convolution operations can perceive long-term spatial dependence more efficiently in the frequency domain than spatial domain. Inspired by this observation, we propose a Frequency-aware Feature Pyramid Framework (FFPF) for remote sensing object detection, which consists of a novel Frequency-aware ResNet (F-ResNet) and a Bilateral Spectral-aware Feature Pyramid Network (BS-FPN). Specifically, the F-ResNet is proposed to perceive the spectral context information by plugging the frequency domain convolution into each stage of the backbone, extracting richer features of small objects. To the best of our knowledge, this is the first work to introduce frequency-domain convolution into remote sensing object detection task. In addition, the BSFPN is designed to use a bilateral sampling strategy and skipping connection to better model the association of object features at different scales, towards unleashing the potential of the spectral context information from F-ResNet. Extensive experiments are conducted for object detection in the optical remote sensing image dataset (DIOR and DOTA). The experimental results demonstrate the excellent performance of our method. It achieves an average accuracy (mAP) without any tricks.


翻译:遥感图像天体探测是地球观测的一个重要技术,用于森林火灾监测和海洋监测等各种任务。图像天体探测技术尽管有了重大发展,但由于小物体的像素有限,却在努力处理遥感传感器图像和小型物体。许多现有研究表明,促进小型物体探测的有效方法是引入空间环境。与此同时,最近的图像分类研究显示,光谱谱变异操作可以在频率领域比空间领域更高效地看到长期空间依赖性。受这一观测的启发,我们建议建立一个具有频度的地貌图象仪框架(FFPF),用于遥感天体探测,该技术包括新型的频谱感光学图像和小型物体网络(F-ResNet)和双边的光谱-观测地貌图图质网络(BS-FPN),建议F-ResNet通过将频率域域域图变异,提取较丰富的小物体特性。我们最了解的是,这是在遥感天体探测器中引入频率-地貌变异图像的首个实验,在遥感轨道上,在遥感天体变频光学上将光学变光学定位中进行一个更深的模型,在遥感轨道上,在BSDRPLSD任务探测中进行一个更深的定位上进行一个更深的比级变深的图像比级变。

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