zcablii/LSKNet

解決的問題

LSKNet 解決了遙測影像中目標檢測的挑戰，這些目標通常非常微小，且需要不同程度的長距離上下文資訊才能被正確識別。標準的骨幹網絡往往忽略了遙測場景中獨特的空間先驗，導致小目標容易被漏檢。

運作原理

LSKNet 是一個輕量級的基礎骨幹網絡，採用了大型選擇性核（Large Selective Kernel）機制。這使得網絡能夠動態調整其空間感受野，從而更好地建模遙測影像中不同類型目標所需的範圍上下文。

適用對象

從事遙測目標檢測、分類與語義分割的研究人員與開發者。

特點

• 最先進的性能：在 DOTA1.0、FAIR1M 和 HRSC2016 等標準基準測試中實現了高 mAP。
• 輕量化設計：提供了一個既高效又強大的基礎骨幹網絡。
• 動態感受野：使用選擇性核來適應目標的尺度與上下文。
• 整合性：基於 MMRotate 構建，並與 PyTorch 1.6+ 相容。