基于SK-YOLOV3的遥感图像目标检测方法

摘要：

针对传统的特征融合方式参数量高、无法反映通道和卷积核重要性、检测效果差等劣势,提出了一种基于SK-YOLOV3的遥感图像目标检测方法,在YOLOV3的基础上引入了 SKNet视觉注意力机制,并对锚框算法进行优化.为了增强实验对比,在自建的数据集中使用大量复杂环境下拍摄的遥感卫星图片.实验结果表明,该检测模型对于提升目标分辨率效果明显,在检验不同样本图像时平均精度可达到87.33％,检测速率可达27.7 FPS,相比于其他检测方法,该检测方法存在较大优势.

关键词：遥感图像;目标检测;SKNet网络;特征融合;SK-YOLOV3算法

所属期刊栏目：42

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51605487

在线出版日期：2021-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：165-171