STARS：基于语义理解的文本引导的航空图像精细化处理与合成

《Computer Vision and Image Understanding》：STARS: Semantics-Aware Text-guided Aerial Image Refinement and Synthesis

海洋环境实例分割中，动态背景干扰、多尺度物体差异及小目标检测困难等问题制约技术发展。本文提出DAMFFNet框架，基于Swin Transformer构建，通过双注意力机制抑制背景噪声，增强关键特征表达；设计底层路径聚合模块解决传统FPN丢失低层细节问题。同时构建MOISD数据集（7938张高分辨率图像，12类海洋物体），实验表明DAMFFNet在复杂场景下AP达82.71%，推理速度83ms，平衡精度与效率，适用于无人船、海事监控等实时应用。

　　近年来，随着海洋环境感知技术的快速发展，无人水面航行器（USVs）、海上监控和自主导航等应用得到了显著提升。这些应用场景对海洋物体的实例级分割提出了更高的要求，即需要在复杂背景下实现高精度、高鲁棒性的目标识别与分割。然而，实际的海洋场景中存在诸多挑战，例如动态背景、目标尺度变化以及小物体频繁出现等问题，这些都对传统图像处理技术提出了严峻考验。为了应对这些挑战，研究者们不断探索新的方法和模型，其中基于Transformer架构的模型因其强大的全局建模能力和多尺度特征提取能力而备受关注。

本文提出了一种新的单阶段实例分割框架——DAMFFNet（Dual Attention-based Multi-scale Feature Fusion Network），该框架采用Swin Transformer作为主干网络，具备处理复杂背景和小目标的能力。首先，我们引入了一个双注意力模块（Dual Attention Module, DAM），该模块通过在通道和空间维度上强调特征的重要性，有效抑制背景干扰，增强关键实例特征的表示能力，从而显著提高对小目标和边界模糊目标的分割精度。其次，我们设计了一个自底向上的路径聚合模块（Bottom-up Path Aggregation Module, BPAM），该模块能够解决传统FPN（Feature Pyramid Network）因自顶向下的信息流而丢失低层细节的问题，实现高层和低层特征的高效融合，保留小目标的细粒度信息。第三，我们构建了一个新的大规模海洋实例分割数据集——MOISD（Maritime Object Instance Segmentation Dataset），该数据集包含7,938张高分辨率图像，涵盖12种具有代表性的海洋物体类别，覆盖多种海况和光照条件，为海洋实例分割研究提供了统一的评估基准。

在实验部分，我们分别在MOISD数据集和公开的MariShipInsSeg数据集上进行了广泛的测试，结果表明DAMFFNet在复杂背景和小目标分割任务中优于现有方法，取得了82.71%的平均精度（AP）指标，同时保持了83毫秒的推理速度，实现了分割精度与计算效率之间的有效平衡。此外，我们还进行了消融实验，验证了各个模块对整体性能的贡献。实验结果显示，DAM和BPAM的引入对分割精度有显著提升，特别是在处理小目标和边界模糊目标时，其效果尤为突出。同时，MOISD数据集的构建为后续研究提供了更丰富的数据支持，有助于推动海洋环境感知技术的发展。

在方法论部分，我们详细介绍了MOISD数据集的构建过程以及DAMFFNet的总体架构。MOISD数据集的建立旨在解决现有海洋实例分割数据集在类别覆盖、数据多样性以及标注精度方面的不足，为研究者提供一个全面、高质量的基准数据集。DAMFFNet的框架设计则融合了Transformer架构的优势，通过双注意力模块和自底向上的路径聚合模块，提高了模型在复杂海洋环境下的鲁棒性和精度。同时，检测头采用了双分支结构，分别负责分类和掩码预测，最终输出通过矩阵非极大值抑制（Matrix NMS）进行优化，确保分割结果的准确性。

在实验结果部分，我们展示了DAMFFNet在MOISD和MariShipInsSeg数据集上的表现。在MOISD数据集上，DAMFFNet在多个指标上优于现有方法，包括平均精度（AP）、平均召回率（AR）以及边界框的平均重合度（mAP）。而在MariShipInsSeg数据集上，DAMFFNet同样表现出色，证明了其在不同光照条件和海况下的泛化能力。此外，我们还进行了消融实验，分析了各个模块对整体性能的影响。实验结果表明，双注意力模块和自底向上的路径聚合模块对分割精度的提升具有重要作用，特别是在处理小目标和边界模糊目标时，其效果尤为显著。

在结论部分，我们总结了本文的主要贡献。首先，我们提出了一种新的单阶段实例分割框架——DAMFFNet，该框架通过融合Swin Transformer和双注意力机制，有效解决了复杂背景和小目标分割的问题。其次，我们构建了MOISD数据集，为海洋实例分割研究提供了更加全面和多样化的数据支持。第三，我们通过实验验证了DAMFFNet在多个数据集上的优越性能，证明了其在实际应用中的有效性。最后，我们讨论了未来的研究方向，包括进一步优化模型结构、提升计算效率以及拓展数据集的覆盖范围等。

在当前的海洋环境感知研究中，实例分割技术扮演着至关重要的角色。它不仅能够提供像素级别的语义理解，还能实现对目标的精确定位，为海上资源勘探、交通监控和智能导航系统等应用提供技术支持。然而，由于海洋场景的复杂性和多变性，传统方法在处理这些任务时往往面临诸多挑战。例如，动态背景会导致目标与背景的区分困难，而目标尺度的变化则需要模型具备强大的多尺度特征提取能力。此外，小目标的出现也对分割精度提出了更高的要求，因为它们在图像中的占比较小，容易被噪声干扰或遗漏。

为了应对这些挑战，本文提出的DAMFFNet框架具有以下几个显著特点。首先，它采用了Swin Transformer作为主干网络，这一架构通过窗口化的自注意力机制，能够有效建模长距离依赖关系，从而增强多尺度特征的表示能力。其次，双注意力模块的引入使得模型能够在通道和空间维度上区分关键特征，减少背景干扰，提高分割的准确性。第三，自底向上的路径聚合模块能够保留低层细节信息，提升模型对小目标的识别能力。这些设计使得DAMFFNet在复杂海洋环境中表现出色，能够处理多种挑战，为实际应用提供支持。

在数据集方面，MOISD的构建是本文的重要贡献之一。该数据集包含7,938张高分辨率图像，覆盖12种典型的海洋物体类别，包括船舶、浮标、灯塔、集装箱、渔船、帆船、渡轮、拖船、游艇、石油平台、钻井平台以及海面漂浮物等。这些类别在实际的海洋环境中具有重要的应用价值，能够支持多种任务需求。此外，MOISD数据集还涵盖了不同的海况和光照条件，包括晴天、阴天、雨天、雾天以及不同时间段的光照变化，这使得数据集更加贴近实际应用场景，为模型训练和评估提供了更丰富的数据支持。

在实验部分，我们对DAMFFNet进行了全面的测试。首先，我们详细描述了训练协议和评估指标，包括平均精度（AP）、平均召回率（AR）以及边界框的平均重合度（mAP）。其次，我们通过与多种现有方法的对比，验证了DAMFFNet在海洋实例分割任务中的优越性能。实验结果表明，在复杂背景和小目标分割任务中，DAMFFNet的平均精度显著高于其他方法，同时保持了较高的推理速度，这使得其在实际应用中具有更高的可行性。此外，我们还进行了消融实验，分析了各个模块对整体性能的影响，结果表明双注意力模块和自底向上的路径聚合模块对分割精度的提升具有重要作用。

综上所述，本文的研究成果对于推动海洋环境感知技术的发展具有重要意义。通过提出DAMFFNet框架和构建MOISD数据集，我们为海洋实例分割任务提供了一种新的解决方案。DAMFFNet在处理复杂背景和小目标方面表现出色，同时保持了较高的计算效率，能够满足实际应用的需求。MOISD数据集的构建则为研究者提供了更加全面和多样化的数据支持，有助于推动该领域的进一步发展。未来的研究方向将包括进一步优化模型结构、提升计算效率以及拓展数据集的覆盖范围等，以更好地适应海洋环境的复杂性和多变性。