【摘 要】
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在科学技术飞速发展和进步的今天,越来越多具有高质量空间分辨率和光谱分辨率的遥感图像能被获得,这为遥感图像目标检测在农业、城市和军事等领域的应用提供了极其重要的研究基础和意义。但是,遥感图像目标检测仍旧受到了很多条件的约束与限制,例如遥感图像中目标拍摄角度不同、目标尺度不一致和网络模型过大等问题,这些问题对遥感图像目标检测技术提出了更高的检测要求和能力。针对以上这些问题,本文的主要研究工作如下:（1
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在科学技术飞速发展和进步的今天,越来越多具有高质量空间分辨率和光谱分辨率的遥感图像能被获得,这为遥感图像目标检测在农业、城市和军事等领域的应用提供了极其重要的研究基础和意义。但是,遥感图像目标检测仍旧受到了很多条件的约束与限制,例如遥感图像中目标拍摄角度不同、目标尺度不一致和网络模型过大等问题,这些问题对遥感图像目标检测技术提出了更高的检测要求和能力。针对以上这些问题,本文的主要研究工作如下:（1）针对遥感图像中拍摄视角特异性、尺度不一致导致网络对遥感目标特征提取困难的问题,本文在主干网络的基础模块中分别结合SE注意力机制网络和CBAM注意力机制网络,通过在基础模块中加入注意力机制网络,有效增强主干网络的特征提取能力和网络对遥感目标关键区域的重点关注,提高网络对遥感目标的检测能力。（2）针对遥感图像中目标多尺度导致不同尺度目标难以检测的问题,本文设计了双向密集特征金字塔模块,双向密集特征金字塔模块既提高对底层特征信息的利用,减少特征信息的流失,又加强对主干网络特征信息的反复利用,提高了网络对遥感目标特征提取能力,从而提升了网络对多尺度遥感目标的检测能力。（3）针对多尺度遥感图像目标检测网络模型大小过大、检测速度慢的问题,本文设计了一种轻量化结构的遥感图像目标检测网络,用MobileNet-V2网络替换复杂的主干网络来使模型轻量化;同时引入ECA模块和Re Zero网络,提高网络对遥感图像的目标检测能力,在模型轻量化和遥感目标检测精度之间取得较好的平衡。
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