在復雜背景下的光學遙感圖像目標檢測中,為了提高檢測精度,同時降低檢測網絡復雜度,提出了面向光學遙感目標的全局上下文檢測模型。首先,采用結構簡單的特征編碼-特征解碼網絡進行特征提取。其次,為提高對多尺度目標的定位能力,采取全局上下文特征與目標中心點局部特征相結合的方式生成高分辨率熱點圖,并利用全局特征實現目標的預分類。最后,提出不同尺度的定位損失函數,用于增強模型的回歸能力。實驗結果表明:當使用主干網絡Root-ResNet18時,本文模型在公開遙感數據集NWPU VHR-10上的檢測精度可達97.6%AP⁵⁰和83.4%AP⁷⁵,檢測速度達16 PFS,基本滿足設計需求,實現了網絡速度和精度的有效平衡,便于后續(xù)算法在移動設備端的移植和應用。

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