区域注意力机制提升遥感图像检索性能

"基于区域注意力机制的遥感图像检索，通过改进卷积神经网络(CNN)，结合区域注意力网络，提出了一种新的遥感图像检索方法。这种方法能够更精确地描述图像内容，尤其对于存在大量语义对象且视觉差异大的遥感图像。通过去除CNN的全连接层，使用高层特征作为区域注意力网络的输入，提取出具有区域关注度的图像特征。进一步，利用多距离相似性度量矩阵和扩展查询技术，提高了检索的性能和准确性。实验证明，该方法能有效地抑制背景干扰和不相关区域，提升了在遥感图像检索任务中的表现。" 遥感图像检索是遥感领域的重要研究方向，传统的全局特征提取方法在处理包含复杂信息的遥感图像时往往存在局限性。卷积神经网络(CNN)作为一种深度学习模型，通常用于图像识别和分类任务，但在提取遥感图像的全局特征时可能无法充分捕捉到图像中的局部细节和特定区域的语义信息。 本文提出的基于区域注意力机制的遥感图像检索方法，旨在解决这一问题。首先，通过对CNN进行改造，去除全连接层，使得模型能更好地关注图像的局部区域。这样做可以使得网络更加关注图像中的关键区域，而不仅仅是全局信息。接下来，将CNN的高层特征输入到区域注意力网络中，这个网络能够学习到哪些区域对于图像检索更为重要，从而提取出具有区域关注度的特征。这些特征更利于描述图像中的特定对象，即使它们在视觉上存在差异。 为了进一步提升检索性能，研究人员引入了多距离相似性度量矩阵。这种矩阵考虑了不同距离级别的特征相似性，能够更全面地比较图像间的相似性，从而在检索过程中提供更多的信息。同时，利用扩展查询技术，可以根据用户的查询逐步扩大搜索范围，以提高查全率和查准率，实现更高效的检索。 实验结果显示，与仅依赖全局特征的检索方法相比，本文的方法在抑制背景噪声和无关区域方面表现出显著优势。这在两个大型遥感图像数据集上的实验中得到了验证，检索性能的提升证明了区域注意力机制的有效性。 这项工作为遥感图像检索提供了一种新的解决方案，它通过结合深度学习的区域注意力机制和优化的相似性度量，提升了检索的精度和鲁棒性，对于未来遥感图像处理和分析领域的研究具有重要的参考价值。