复杂场景下基于改进YOLO算法的遥感图像目标检测

摘要

遥感图像普遍目标尺度变化较大,背景较为复杂,这些问题导致当前目标检测算法出现漏检或检测效果不佳等现象。文章选择YOLOv3算法作为基础网络进行改进,对训练数据做Mosaic数据增强,增加困难样本数量。结合ECA通道注意力机制,丰富特征的表达能力。使用CIOU损失作为定位损失,增强了目标回归框的检测精度和收敛速度。在遥感图像数据集RSOD上进行训练和测试,实验结果表明,改进的YOLOv3检测效果更佳,鲁棒性更强,具有很好的实用价值。