ICCV | LSKNet：用动态大卷积核打开遥感目标检测的新维度

主要观点总结

本文介绍了一篇论文Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection，该论文提出了一个名为LSKNet的新网络架构，主要用于遥感目标检测。该网络引入了'大卷积核 + 选择性机制'的思想，具有动态大感受野自适应机制、空间维度的动态加权等特点。文章还介绍了该网络架构的创新点、方法、适用场景等，并给出了一个即插即用的模块作用示例。

关键观点总结

关键观点1: LSKNet网络架构的特点

引入'大卷积核 + 选择性机制'，具有动态大感受野自适应机制，能够根据目标类别自动调整感受野范围；采用空间选择机制，能够识别哪些区域需要更大范围的上下文，有效避免因局部信息不足而造成的误检；采用分解卷积核结构，显著减少参数量和FLOPs，实现高效的多尺度融合；可插拔性强，可直接替换网络中普通卷积层或注意力模块，用于增强骨干网络的特征建模能力。

关键观点2: LSKNet网络的应用场景

适用于遥感影像场景，如航拍、无人机、卫星、交通监控等任务中的小目标检测、密集目标检测、遮挡严重的目标检测。适用于需要多尺度上下文建模的检测/分割任务。

关键观点3: 论文提供的代码示例

提供了一个Large_Selective_Kernel_Network类的定义，该类实现了LSKNet网络的一部分功能。代码示例中展示了如何定义一个LSKNet模块，并在前向传播过程中使用它来处理输入数据。