一种基于SE-YOLOv3的轻量级遥感目标检测方法

摘要

本发明请求保护一种于SE‑YOLOv3的轻量级遥感目标检测方法，属于目标检测技术领域，包括以下步骤：步骤1.YOLOv3算法为基础模型框架，为了减少网络参数提升网络推理速度，本发明设计了轻量级主干特征提取网络。步骤2.为了提高特征的尺度不变性，降低过拟合风险，本发明提出使用空间金字塔池化(SPP)算法，进行三个尺度的池化得到固定长度的输出特征向量。引入了空间注意力模型SE模块，进一步的压缩无用信息增强有用信息。步骤3.通过迭代训练、更新参数得到最终的网络模型，利用该模型采取多尺度预测，通过三个尺度的检测头预测最终结果。本发明在有效提升网络的推理速度的同时，保证了精度，增强了网络的特征表达能力，并提高了尺度不变性。