【摘 要】
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当前基于深度学习的遥感图像目标检测方法因模型复杂、计算量大,难以部署在计算资源受限的卫星上进行实时在轨检测。针对该问题,提出一种基于嵌入式的轻量化遥感目标实时检测方法。该方法以YOLOv3-tiny为基础网络,首先通过精简网络与改进多尺度预测对网络结构进行优化,其次引入空间注意力模块以增强遥感目标的特征。实验结果表明,在608×608的输入尺寸下,所提方法的平均准确率均值、召回率、F1值分别达到了
【机 构】
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中国海洋大学工程学院,山东青岛266100
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当前基于深度学习的遥感图像目标检测方法因模型复杂、计算量大,难以部署在计算资源受限的卫星上进行实时在轨检测。针对该问题,提出一种基于嵌入式的轻量化遥感目标实时检测方法。该方法以YOLOv3-tiny为基础网络,首先通过精简网络与改进多尺度预测对网络结构进行优化,其次引入空间注意力模块以增强遥感目标的特征。实验结果表明,在608×608的输入尺寸下,所提方法的平均准确率均值、召回率、F1值分别达到了76.70%、75%、78%,较YOLOv3-tiny提升了3.61%、8%、6%,同时计算量和模型体积
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