基于多感受野與動(dòng)態(tài)特征細(xì)化的遙感圖像檢測(cè)算法

摘要： 為解決遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中的目標(biāo)尺寸過小、尺度變化劇烈、目標(biāo)聚集和背景復(fù)雜導(dǎo)致的檢測(cè)精度較低的問題，提出了一種基于YOLOv7的改進(jìn)算法DF-YOLOv7。首先去除YOLOv7中過度下采樣導(dǎo)致信息丟失的策略，通過改進(jìn)層結(jié)構(gòu)，以提高對(duì)小物體的檢測(cè)精度，并且輕量化網(wǎng)絡(luò)模型。其次提出多感受野的MRELAN模塊替換部分ELAN，獲得更強(qiáng)的多尺度特征表示，嵌入跨空間學(xué)習(xí)的高效多尺度注意... （共11頁）