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摘要
针对传统的SSD(Single Shot Multibox Detector)目标检测算法在进行遥感图像检测时产生的漏检、误检率高等问题，提出一种改进的SSD算法来提升对遥感图像的检测精度。首先，使用实时高效目标检测骨干网络VoVNet替换特征提取网络VGG16,并融入残差结构解决VoVNet网络退化问题，从而提升网络性能。其次，引入自注意力机制来捕获多尺度的局部和全局信息，得到更丰富的图像语义特征。针对遥感图像样本尺寸特点，利用先验信息进行锚框设计，而后在网络训练中通过基于IoU优化的锚框补选增强使小目标信息得到充足的训练，强化网络对小尺度目标的读取能力。实验结果证明：改进后的算法在遥感图像小目标检测上的mAP值比原始SSD提高了11.56%,检测速度达到了39.6 FPS,表明改进后的算法对遥感图像小目标有着很好的检测效果。
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