基于频率增强与动态掩码跨头蒸馏的光学引导SAR目标检测技术(FED-CHDistill)

为解决合成孔径雷达(SAR)图像目标检测中存在的模态差异、噪声干扰和区域关注不足等问题，研究人员创新性地提出频率增强与动态掩码跨头蒸馏框架(FED-CHDistill)。该研究通过小波变换分解特征、多尺度空洞卷积与自注意力机制构建频率增强模块(FEM)，结合基于真实标注的动态掩码模块(DMM)和跨头蒸馏策略(CHD)，在OGSOD-1.0数据集上实现AP50提升9.9%、AP提升23.8%，为复杂场景下的跨模态知识迁移提供了新范式。

　　

在遥感目标检测领域，合成孔径雷达(SAR)与光学图像这对"异卵双胞胎"长期面临模态鸿沟的挑战。研究者们巧妙设计了三重奏解决方案：首先通过小波变换将SAR特征分解为高/低频成分，借助多尺度空洞卷积和自注意力(self-attention)机制构建频率增强模块(FEM)，像精准的声学降噪耳机般选择性增强边缘信息、抑制高频噪声；随后创新的动态掩码模块(DMM)如同智能聚光灯，基于真实标注生成注意力掩膜，使知识蒸馏聚焦关键区域；最后跨头蒸馏策略(CHD)打破模态壁垒，将SAR特征输入光学检测头实现语义对齐，犹如搭建起跨模态的"巴别塔"。这套组合拳在OGSOD-1.0数据集上斩获AP₅₀提升9.9%、AP提升23.8%的佳绩，且未增加模型参数量与计算开销，为复杂场景下的SAR目标检测提供了新的技术范式。