基于改进YOLOv3的高分辨率遥感图像复合目标检测

作者：张飙; 王慧贤; 韩冰

来源：计算机与现代化, 2022, (12): 74-80.

DOI：10.3969/j.issn.1006-2475.2022.12.011

• 目标检测
• 注意力机制
• 损失函数
• 复合目标

遥感图像的复合目标相对单一目标而言，存在多个结构，结构之间存在一定差异。本文围绕复合目标多变性、复杂性，大宽幅遥感影像背景复杂，存在较多和待检复合目标特征相似的区域，检测准确率较低等问题，开展基于高分辨率遥感图像的复合目标检测研究。首先开展目标特性分析和样本数据标注；然后提出一种基于Coordinate Attention注意力机制和Focal Loss损失函数的改进YOLOv3检测算法；最后以篮球场这种复合目标为例进行实验。实验结果表明，改进后的算法与原YOLOv3算法相比，召回率和平均检测准确率分别提高了10.3个百分点和28.8个百分点。该结果验证了所提方案的可行性、合理性。

• 单位
  中国科学院大学