基于多分支融合网络的遥感飞机检测算法

作者：张顺; 赵倩; 赵琰

来源：电光与控制, 2022, 1-7.

• 遥感图像
• 遥感飞机
• 多分支残差网络
• YOLOv4
• GhostNet

针对目前遥感图像检测精度低、召回率低、实时性差等问题，提出基于GhostNet和CoT（Contextual Transformer）多分支残差网络（Multi Branch Residual Network， MBRNet）的遥感飞机检测算法。借鉴YOLOv4网络模型，采用MBRNet作为新的主干网络，从而减少梯度消失问题和弥补了CNN欠缺的全局特征计算能力；为了减少小目标丢失问题，同时在主干与PANet中引入多方位的特征提取与融合思路，实现在高、低特征层之间和同尺度特征层之间的信息充分互补。提出的算法在具有背景复杂、过度曝光、目标密集等场景的RSOD 和LEVIR数据集上准确率达到了97.64%和召回率达到了89.11%。

• 单位
  上海电力大学