基于YOLOX-Tiny的轻量级遥感图像目标检测模型

作者：郎磊; 刘宽; 王东^*

来源：激光与光电子学进展, 2023, 60(02): 362-372.

• 遥感
• 目标检测
• YOLOX-Tiny
• 遥感图像
• 协同注意力模块
• 可变形卷积
• CIOU

为了解决高分辨率遥感图像目标检测存在的背景复杂多样、密集的物体分布及目标尺度差异大等问题，同时考虑到应用场景对模型资源的限制，提出了一种基于YOLOX-Tiny的轻量级遥感目标检测网络。首先采用多尺度预测方法增强对密集目标的检测能力；其次引入协同注意力模块提高重要特征关注度，抑制背景噪声；再者通过可变形卷积替换关键预测卷积层，强化空间建模能力；最后优化损失函数，改善遥感目标定位精度。在公开的遥感图像目标检测数据集DIOR上评估了所提算法的有效性，实验结果表明：相比基准算法（YOLOX-Tiny），所提算法在平均精度（AP）和AP50指标上分别提升4.1个百分点和4.42个百分点；在保持较高精度的前提下，每秒检测帧数（FPS）达到46，可满足实时检测的需求，优于其他先进算法。

• 单位
  郑州轻工业大学; 北京交通大学