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基于残差增强和特征融合的遥感图像目标检测算法研究.pdf

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    摘要

    随着航空航天和空间遥感技术的快速发展，海量的高分辨率遥感图像得以获取，在

    这些图像中包含丰富的地物信息，对其中的关键目标进行检测具有重要意义。但现有的

    基于深度学习的遥感图像目标检测算法大多由传统的目标检测模型直接迁移而来，未考

    虑到遥感图像背景复杂、目标尺寸多变、小而密集的特点，因此检测效果并不理想。此

    外，这些算法通过不断加深网络结构来提高检测精度，使计算成本和模型参数量大大增

    加，检测速度变慢，无法满足遥感图像实时性检测的需求。针对上述问题，本文以YOLO

    系列中最具优势的YOLOv5

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