【摘 要】
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针对遥感影像检测的背景复杂多样、检测目标小且不清晰、实时性需求等问题，本文基于深度学习YOLOv4目标检测算法网络框架，提出一种基于改进YOLOv4的遥感影像飞机目标检测算法，旨在提高检测速度和检测精度；使用MobileNetv3轻量化网络结构替换YOLOv4的主干特征提取网络（CSPDarkNet53）,其深度可分离卷积模块可减少参数计算量，进一步提高改进后的YOLOv4运算速度，其逆残差结构和
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针对遥感影像检测的背景复杂多样、检测目标小且不清晰、实时性需求等问题，本文基于深度学习YOLOv4目标检测算法网络框架，提出一种基于改进YOLOv4的遥感影像飞机目标检测算法，旨在提高检测速度和检测精度；使用MobileNetv3轻量化网络结构替换YOLOv4的主干特征提取网络（CSPDarkNet53）,其深度可分离卷积模块可减少参数计算量，进一步提高改进后的YOLOv4运算速度，其逆残差结构和SE注意力机制结构可提高特征提取的能力，以较少的精度换取大量速度；在YOLOv4的头部加入注意力机制（CBAM）,通过重定义特征图的权重方式，提高模型的准确性。实验结果表明，改进的YOLOv4算法对于飞机小目标遥感影像检测效果良好，其检测速度为24.3帧/s,比原YOLOv4算法提升了8.5帧/s;识别准确率达到92.45%,比原YOLOv4算法提升了3.53%,实现了网络模型的轻量化。
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