论文--中国科学院地理科学与资源研究所

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论文题目：	基于YOLO的遥感影像目标快速检测轻量化网络研究
第一作者：	王伟，程勇，周玉科，张文杰等
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发表年度：	2024
摘　　要：	基于高分辨率遥感影像的目标识别技术被广泛应用于国土资源监测和情报收集等领域，精确、快速的目标检测方法是目前遥感图像研究的热点与难点。然而，许多检测方法过于追求提升检测精度却忽略了检测速度。为此，基于YOLOX提出一种改进型轻量化网络，以实现检测速度和精度权衡。首先，针对特征提取主干模块，提出一种Mobilenetv3tiny网络，进行轻量化改进，通过减少网络参数量，提高检测速度；其次，在特征金字塔结构中引入Ghost网络，在保证检测精度的前提下，降低网络复杂性；最后，使用Alpha-IoU和VariFocal＿Loss优化损失函数，提高网络收敛速度和定位精度。在NWPU VHR-10数据集进行消融实验，结果表明改进网络较基础网络，检测精度提升0.76%，速度提升19.72%，权重为11 M(Mega)且参数量减少65.66%，网络整体效果较好。此外，对DIOR数据集进行对比实验，在保证较高检测精度的同时，检测速度提高26.88%，证明了改进网络的有效性。因此，改进网络能够有效权衡检测速度和精度，易于设备部署，适用于遥感图像目标实时检测应用场景。
英文摘要：
刊物名称：	遥感技术与应用
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论文类别：	CSCD