zcablii/LSKNet

解决的问题

LSKNet 解决了遥感影像中目标检测的挑战，这些目标通常非常微小，且需要不同程度的长距离上下文信息才能被正确识别。标准的骨干网络往往忽略了遥感场景中独特的空间先验，导致小目标容易被漏检。

运作原理

LSKNet 是一个轻量级的基础骨干网络，采用了大型选择性核（Large Selective Kernel）机制。这使得网络能够动态调整其空间感受野，从而更好地建模遥感影像中不同类型目标所需的范围上下文。

适用对象

从事遥感目标检测、分类与语义分割的研究人员与开发者。

特点

• 最先进的性能：在 DOTA1.0、FAIR1M 和 HRSC2016 等标准基准测试中实现了高 mAP。
• 轻量化设计：提供了一个既高效又强大的基础骨干网络。
• 动态感受野：使用选择性核来适应目标的尺度与上下文。
• 整合性：基于 MMRotate 构建，并与 PyTorch 1.6+ 兼容。