2025年1月21日 · LSKNet 是主干网络中的一个可重复堆叠的块（Block），每个LSK Block包括两个残差子块，即大核选择子块（Large Kernel Selection，LK Selection）和前馈网络子块（Feed-forward Network ，FFN），如图8。

2023年7月17日 · 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。 据我们所知，这是首次在遥感物体检测领域探索大选择性卷积核机制的工作。 在没有任何附加条件的情况下，我们LSKNet比主流检测器轻量的多，而且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）。 近期很少有工作考虑到 遥感图像 中存在的强大的先验知识。 航空图像通常是以高分辨率的鸟 …

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。 据我们所知，这是首次在遥感物体检测领域探索大选择性卷积核机制的工作。 在没有任何附加条件的情况下，我们LSKNet比主流检测器轻量的多，而且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）。 近期很少有工作考虑到遥感图像中存在的强大的先验知识。 航空图像通常是以高分辨率的鸟瞰视角拍 …

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2024年1月30日 · LSKNet在标准基准测试上取得了新的最先进成绩，即HRSC2016（98.46% mAP），DOTA-v1.0（81.85% mAP）和FAIR1M-v1.0（47.87% mAP）。 基于类似技术，我们在2022年大湾区国际算法大赛中获得第二名。 基于 Transformer 的模型（例如 Vision Transformer （ViT）， Swin Transformer 和 PVT）由于在图像识别任务中的有效性而受到 计算机视觉 领域的欢迎。 研究表明，大的感受野是它们成功的关键因素。 鉴于此，最近的研究表明，设计良好 …

2016年3月15日 · LSK WISE ENGINEERING SDN BHD, (Reg. No: 201601008679), Engaging with a driver of boosting Malaysia's position in global markets. Specializing in ENGINEERING SERVICES, WHOLESALE OF INDUSTRIAL MACHINERY, EQUIPMENT AND SUPPLIES, REAL ESTATE ACTIVITIES WITH OWN OR LEASED PROPERTY.

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2023年7月24日 · 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。 据我们所知，这是首次在遥感物体检测领域探索大选择性卷积核机制的工作。 在没有任何附加条件的情况下，我们LSKNet比主流检测器轻量的多，而且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）。 近期很少有工作考虑到遥感图像中存在的强大的先验知识。 航空图像通常是以高分辨率的鸟 …

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。 据我们所知，这是首次在遥感物体检测领域探索大选择性卷积核机制的工作。 在没有任何附加条件的情况下，我们LSKNet比主流检测器轻量的多，而且在多个数据集上刷新了SOTA！ H RS C2016（98.46% mAP）、DOTA-v1.0（81.64% mAP）和FAIR1M-v1.0（47.87% mAP）。 近期很少有工作考虑到遥感图像中存在的强大的先验知识。 航空图像通常是以高分辨率的鸟瞰视 …

2024年12月15日 · 提出了一种新的遥感影像目标识别方法，即 Large Selective Kernel Network (LSKNet)。 该方法通过在特征提取模块动态调整感受野，更有效地处理了不同目标所需的背景信息差异。 其中，动态感受野由一个 空间选择机制 实现，该机制对一大串 Depth-wise 卷积核 所处理的特征进行有效加权和空间融合。 这些卷积核的权重根据输入动态确定，同时允许模型针对空间上的不同目标自适应地选择不同大小的核并调整感受野。 方法分析.

2023年9月5日 · LSKNet可以动态调整其大空间感受场，更好地模拟遥感场景中各种物体的测距环境。 据我们所知，这是第一次在遥感目标检测领域探索大型和选择性的内核机制。 没有花哨的东西，LSKNet在标准基准上设定了新的最先进的分数，即HRSC2016 (98.46% mAP)， DOTA-v1.0 (81.85% mAP)和FAIR1M-v1.0 (47.87% mAP)。 基于类似的技术，我们在2022年大湾区国际 算法 大赛中获得第二名。 def __init__(self, dim): super().__init__() . self.conv0 = nn.Conv2d(dim, …

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。 据我们所知，这是首次在遥感物体检测领域探索大选择性卷积核机制的工作。 在没有任何附加条件的情况下，我们LSKNet比主流检测器轻量的多，而且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）。 近期很少有工作考虑到遥感图像中存在的强大的先验知识。 航空图像通常是以高分辨率的鸟 …

LSKNet 是主干网络中的一个可重复堆叠的块（Block），每个LSK Block包括两个残差子块，即大核选择子块（Large Kernel Selection，LK Selection）和前馈网络子块（Feed-forward Network ，FFN），如图8。

2024年10月7日 · Without bells and whistles, our lightweight LSKNet backbone network sets new state-of-the-art scores on standard remote sensing classification, object detection, semantic segmentation and change detection benchmarks. Our comprehensive analysis further validated the significance of the identified priors and the effectiveness of LSKNet.

LSKNet（Large Selective Kernel Network） 是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其 核心优势在于能够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。 这是第一次在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制。 LSKNet（大型选择性核网络）的 基本原理 包括以下关键组成部分： 1. 大型核选择 （LK Selection）子块： 这个子块能够动态地调整网络的感受野，以便根据需要捕获不同尺度的上下文信息。 这使得网络能够根据遥感图像中对象的不 …

2024年11月29日 · 论文：LSKNet: Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection. 方法：论文主要介绍了一种用于 遥感 目标检测的新方法，即大型选择性核网络（LSKNet）。 LSKNet的整体架构基于最近流行的结构，并使用了重复的构建块。 作者通过定义Rc作为期望选择RF区域与GT边界框区域的比例来研究每个目标类别的感受野范围. 创新点： 作者首次尝试将大核卷积应用于遥感目标检测，并研究了其在这一领域的重要性。 通过将大核卷 …

2024年1月16日 · LSKNet（Large Selective Kernel Network）是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心优势在于能够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。 这是第一次在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制。 LSKNet（大型选择性核网络）的基本原理包括以下关键组成部分： 1. 大型核选择（LK Selection）子块：这个子块能够动态地调整网络的感受野，以便根据需要捕获不同尺度的上下文信息。 这使得网络能够根据遥感图 …

rge Selective Kernel Network (LSKNet). LSKNet can dynamically adjust its large spatial receptive field to bet-ter model the ranging context of variou. objects in re-mote sensing scenarios. To the best of our knowledge, this is the first time that large and selective kernel mech-anisms have been explored in the fie.

本文独家改进： 大型分离卷积注意力模块 （ Large Separable Kernel Attention）， 大卷积核大幅提升检测精度的同时，LSKA模块提供了随着卷积核大小的增加而显著减少计算复杂性和内存 footprints. Large Separable Kernel Attention | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，小目标表现也十分惊人. 姊妹篇：可变形大核注意力（D-LKA Attention），采用大卷积核来充分理解体积上下文的简化注意力机制. 全网原创首发Yolov8涨点神器：可变形大核注意力，超越自注意力，实现 …

2023年10月12日 · 论文提出大型选择性核网络 (LSKNet)用于遥感目标检测，动态调整大空间感受野，提高HRSC2016、DOTA-v1.0和FAIR1M-v1.0等基准测试的精度。 LSKNet在YOLOv8中作为即插即用模块，通过添加LSKBlock结构，改善检测、分割和关键点任务。 实验证明，该方法在保持较低计算量的同时提高了性能。 近期遥感目标检测的研究主要集中在改进有向边界框的表示，但忽视了遥感场景中存在的独特先验知识。 这种先验知识是有用的，因为在没有足够长程上下 …