IJCV 2025 | LSKNet：一种用于遥感的基础轻量级主干网络

最新推荐文章于 2025-11-02 17:02:41 发布
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论文信息

题目：LSKNet: A Foundation Lightweight Backbone for Remote Sensing
LSKNet：一种用于遥感的基础轻量级主干网络
作者：Yuxuan Li, Xiang Li, Yimain Dai, Qibin Hou, Li Liu, Yongxiang Liu, Ming-Ming Cheng, Jian Yang
源码：https://github.com/zcablii/LSKNet

论文创新点

  1. 提出遥感数据的两个重要先验知识：准确识别遥感目标通常需要广泛的上下文信息，有限的上下文可能导致误分类（如区分船舶和车辆需依赖周围环境而非外观）。
    • 不同物体所需的上下文信息差异显著（如足球场仅需局部特征，而环岛和桥梁需更大范围的上下文）。
  2. 首次将大核与选择性核机制引入遥感领域：设
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YOLOv5改进最新ICCV2023顶会LSKNet：大选择性卷积核的领域首次探索，助力小目标检测
qq_44224801的博客
07-30 2449
这篇论文提出了一种名为大型选择性核网络（Large Selective Kernel Network，简称LSKNet）的新方法，用于遥感对象检测。该方法动态调整特征提取骨干的感受野，以有效处理遥感场景中对象的广泛上下文。该模型使用空间选择机制对大型深度核处理的特征进行加权和空间合并。核的权重是根据输入动态确定的，使得模型能够自适应地使用不同的大核并为每个目标调整感受野。在遥感对象检测中，由于遥感图像的特殊性，如大尺度、高分辨率和多尺度目标等，传统的对象检测方法往往难以取得良好的效果。
【YOLOv8改进-注意力机制】LSKNet(Large Selective Kernel Network ):空间选择注意力
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
04-10 2590
【YOLOv8改进-注意力机制】LSKNet(Large Selective Kernel Network ):空间选择注意力 (论文笔记+引入代码)。LSKNet能够动态调整其大的空间接收场，以更好地模拟遥感场景中各种对象的范围上下文。据我们所知，这是首次在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制。
【论文阅读】LSKNet: Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection
糯米丸子TAT的博客
09-02 2万+
这是南开大学在ICCV2023会议上新提出的旋转目标检测算法，基本原理就是通过一系列Depth-wise 卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野，从而允许模型适应不同背景的目标检测。1. 目前基于旋转框的遥感影像目标检测算法已经取得了一定的进展，但是很少考虑存在于遥感影像中的先验知识。遥感影像中的目标往往尺寸很小，仅仅基于其表观特征很难识别，如果结合其背景信息，如周边环境，就可以提供形状、方向等有意义的信息。
YOLOv8改进 更换旋转目标检测的主干网络LSKNet
分享一些自己改进代码的实例
12-27 5346
手把手教你在yolov8中加入南开大学新研究的遥感旋转目标检测新SOTA：LSKNet，可动态调整空间感受视野，亲测在多个数据集上均有涨点！
ICCV 2023 | LSKNet【保姆级】训练自己的目标检测模型
weixin_51670564的博客
08-31 7431
LSKNet在多个数据集上刷新了SOTA，HRSC2016（98.46% mAP）、DOTA-v1.0（81.64% mAP）和FAIR1M-v1.0（47.87% mAP）。因此在自己的遥感数据集上试试效果。
南开大学提出LSKNet：遥感旋转目标检测新SOTA，助力计算机视觉的骨干网络
QvisCs的博客
09-22 668
通过引入ICCV的思想和旋转敏感的卷积操作，LSKNet在遥感图像中取得了新的SOTA，并为计算机视觉领域的目标检测任务带来了新的突破。LSKNet通过引入ICCV的思想，充分利用遥感图像中目标的旋转信息，从而在遥感旋转目标检测任务中取得了新的SOTA，大大提升了检测的准确性和鲁棒性。该网络的引入为计算机视觉领域的目标检测任务带来了新的启示，也为相关研究提供了有价值的参考。为了解决这一问题，南开大学提出了一种名为LSKNet的新骨干网络，将遥感旋转目标检测推向了新的高度。
LSKNet：大选择核网络在遥感目标检测中的应用
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10-03 2389
遥感目标检测【75】是计算机视觉的一个领域，专注于在航空图像中识别和定位感兴趣的物体，如车辆或飞机。近年来，一个主流趋势是生成准确符合被检测物体方向的边界框，而不是简单地在它们周围绘制水平框。因此，大量的研究集中在改进遥感目标检测中有向边界框的表示。这主要是通过开发专门的检测框架实现的，如RoI Transformer【12】、Oriented R-CNN【62】和R3Det【68】，以及有向框编码技术，如滑动顶点【64】和中点偏移框编码【62】。
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本文提出了一种改进YOLOv13目标检测模型的方法，通过引入傅里叶调制注意力（FMA）和动态混合层（DML）两个创新模块。FMA利用傅里叶变换增强全局上下文感知能力，DML通过多尺度卷积优化局部特征提取。这两个模块的结合显著提升了模型在复杂背景下的检测性能，同时保持计算效率。文章详细介绍了模块结构、实现代码和配置方法，并提供了两种改进方案的YAML配置文件（FMA版和DML版），为实时目标检测任务提供了新的优化思路。
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LSKNet在遥感旋转目标检测取得重大突破，本文引入LSKblockAttention，用于优化yolov8，对于小目标也能够涨点| LSKblockAttention助力小目标检测
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本文给大家带来的改进内容是LSKNet（Large Kernel Selection, LK Selection），其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心思想是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。实验部分我在一个包含三十多个类别的数据集上进行实验，其中包含大目标检测和小目标检测，mAP的平均涨点幅度在0.04-0.1之间(也有极个别的情况没有涨点)，同时官方的版本只提供了一个大版本，我在其基础上提供一个轻量化版本给大家选择，本文会先给大家对比试验的结果，供大家参考。
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最近关于遥感物体检测的研究主要集中在改进旋转包围框的表示方法上，但忽略了遥感场景中出现的独特的先验知识。这种先验知识是非常重要的，因为微小的遥感物体可能会在没有参考足够长距离背景的情况下被错误地检测出来，而不同类型的物体所要求的长距离背景可能会有所不同。在本文中，我们将这些先验因素考虑在内，并提出了Large Selective Kernel Network（LSKNet）。LSKNet可以动态地调整其大空间感受野，以更好地建模遥感场景中各种物体的测距的场景。whaosoft aiot http://143
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视皮层神经元的感受野大小受刺激的调节，即对不同刺激，卷积核的大小应该不同，但在构建CNN时一般在同一层只采用一种卷积核，很少考虑因图片大小不同采用不同卷积核。 于是提出了SKNet。在SKNet中，不同大小的感受视野（卷积核）对于不同尺度的目标会有不同的效果。尽管在Inception中使用多个卷积核来适应不同尺度图像，但是卷积核权重相同，参数就是被计算好的了。而SKNet对不同输入使用的卷积核感受野不同，参数权重也不同，可以根据输入大小自适应的进行处理。
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