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摘要
遥感图像中目标尺寸小且密集排布的特点给特征提取和目标检测带来了困难。针对上述问题，提出一种基于注意力机制的特征融合网络ABFN(attention based feature fusion network)。通过尺度注意力模块在骨干网络提取的特征图上生成不同尺度的注意力Mask过滤无效的语义信息，以此增强小目标的细节信息；引入边缘细化模块抑制目标密集区域的特征错位，以此降低目标的误检率。实验结果表明，相比于基准模型Faster R-CNN，该方法在遥感数据集xView上的检测精度AP50和APS分别提高了10和11.1个百分点。
