【摘 要】
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近年来,基于深度学习的光学遥感图像目标检测算法得到了蓬勃发展,但是光学遥感图像中目标小而密集的特点导致网络在小目标上的推理能力欠佳,并且其网络深度与宽度日益庞大,计算成本居高不下。针对这些问题,本文首先基于计算成本与检测准确性较为平衡的YOLOV4网络进行了针对光学遥感图像的适应性改进,提出了一种基于跨阶段局部网络与双向多尺度连接的目标检测模型YOLOV4Bi,提升了传统YOLOV4模型针对遥感图
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近年来,基于深度学习的光学遥感图像目标检测算法得到了蓬勃发展,但是光学遥感图像中目标小而密集的特点导致网络在小目标上的推理能力欠佳,并且其网络深度与宽度日益庞大,计算成本居高不下。针对这些问题,本文首先基于计算成本与检测准确性较为平衡的YOLOV4网络进行了针对光学遥感图像的适应性改进,提出了一种基于跨阶段局部网络与双向多尺度连接的目标检测模型YOLOV4Bi,提升了传统YOLOV4模型针对遥感图像中小目标的检测能力。另外在YOLOV4Bi的基础之上进行了轻量化改造的研究,提出了CGBi＿YOLO网络模型,在基本保持检测性能的前提下进一步降低了光学遥感图像目标检测模型的计算成本。本文具体工作如下:（1）基于光学遥感图像数据集DOTA进行了一系列的改进与增强工作。并对改进后的数据集进行了对比实验,验证了该数据集可以为深度学习网络提供更丰富的特征信息,加强网络的鲁棒性,提高网络的检测效果。并且本文所制作的遥感图像数据集能够为相关领域的所有网络模型提供训练支持。（2）针对遥感图像中目标尺变化较大、密集且小的目标较多的特点,改进了传统YOLOV4网络中的特征融合结构。首先引入了基于权重的双向多尺度特征融合机制,其次删除了传统Bi FPN中用于大目标检测的金字塔融合结构,将这一部分的计算量转移至用于小目标检测的有效特征融合之中,提高了网络对于小目标的检测能力。此外,本文改进了传统CSP结构的通道划分方式,并将该结构增加到了YOLO网络模型的Neck部分之中。在不大幅度增加网络推理计算量的同时提高了模型的学习能力。（3）在YOLOV4Bi的基础之上,针对传统Dark Net主干特征提取网络需要通过大量残差卷积生成冗余特征图的问题,提出了基于Ghost模块所构成的轻量化网络CGBi＿YOLO,实现了在不降低模型检测性能的前提之下,大幅度提高模型的推理速度。（4）基于改进的网络模型开发了能够完成目标检测全流程任务托管的可视化平台,其中包含巨幅图像自动分割、数据增强、网络模型训练、网络模型性能检测、批处理目标检测等功能。
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