【摘 要】
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针对遥感图像背景复杂，分辨率高、有效信息量少等因素所导致的小目标易被错检、漏检等问题，提出基于YOLOv5的遥感小目标检测算法—YOLOv5-RS。首先，为了更好地抑制图像中复杂背景和负样本的干扰，构建了并行混合注意力模块，采用卷积替换全连接层和移除池化层的操作来优化注意力模块生成权重特征图的过程。进一步地，为了获取和传递更为丰富且更具判别性的小目标特征，调整下采样倍数并在模型训练过程中增加小目标
【基金项目】
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国家重点研发计划“价值驱动的产品服务生命周期管理”（2020YFB1711902）；
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针对遥感图像背景复杂，分辨率高、有效信息量少等因素所导致的小目标易被错检、漏检等问题，提出基于YOLOv5的遥感小目标检测算法—YOLOv5-RS。首先，为了更好地抑制图像中复杂背景和负样本的干扰，构建了并行混合注意力模块，采用卷积替换全连接层和移除池化层的操作来优化注意力模块生成权重特征图的过程。进一步地，为了获取和传递更为丰富且更具判别性的小目标特征，调整下采样倍数并在模型训练过程中增加小目标信息丰富的浅层特征，同时设计了卷积与多头自注意力相结合的特征提取模块，通过对局部和全局信息进行联合表征以突破普通卷积提取的局限性从而获得更大的感受野。最后，采用EIoU损失函数优化预测框与检测框的回归过程，增强小目标的定位能力。在遥感小目标数据集上的实验从两个方面反映所提出算法的优越性。与YOLOv5相比，在参数量减少了20%的情况下平均检测精度提升了1.5%，其中小车类目标的平均检测精度提升了3.2%；与其他现有一阶段算法相比，改进的算法检测速度达到65.4帧/秒，在检测精度和速度上性能更优。
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