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融合Sea注意力与ShuffNetv2的遥感影像目标检测方法
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作者 何文杰 蔡颖萍 《测绘与空间地理信息》 2026年第1期152-155,共4页
针对遥感影像目标检测过程中,现有模型对硬件需求较高,以及由于目标特征少、背景噪声较多而导致的检测精度不高、鲁棒性不佳等问题,提出一种应用于多种硬件环境的紧凑型遥感影像目标实时检测算法。实验结果表明,所提出改进算法相较原始S... 针对遥感影像目标检测过程中,现有模型对硬件需求较高,以及由于目标特征少、背景噪声较多而导致的检测精度不高、鲁棒性不佳等问题,提出一种应用于多种硬件环境的紧凑型遥感影像目标实时检测算法。实验结果表明,所提出改进算法相较原始ShuffleNetv2-FPN在检测精度方面有显著提升,同时较当前主流的检测模型也有明显优势,在ARM架构的轻型硬件环境下,具有较好的实时检测能力与泛化能力。 展开更多
关键词 遥感影像 地面目标检测 shuffnetv2 Sea注意力 锚点框聚类
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