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作者：文斌;张俊;王浚银;王子豪;丁弈夫;
单位：三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室;三峡大学电气与新能源学院;国网重庆市电力公司南川供电分公司;
摘要：针对现阶段遥感目标检测精度低、速度慢、模型参数量大的问题，提出基于改进YOLOv7-tiny的FNM-Net轻量级遥感目标检测网络。首先，引入轻量级特征提取网络Faster-Net替换原有主干网络，避免网络对特征图的冗余覆盖；其次，引入焦点调制模块，提出空间信息整合模块（SIIM）来构建新型路径聚合网络，解决特征融合过程中信息冗余和忽略层内特征的问题；然后，针对遥感目标尺度变化大的特点提出多细粒度检测头；最后，采用基于层自适应幅度剪枝（LAMP）评分的剪枝方法，修剪权值较小的连接，减少参数量和计算量并提高检测速度。该方法在公开数据集RSOD上进行验证，结果表明，相比基线模型，参数量减少51.2%，计算量（FLOPs）减少55.2%，检测速度提升6.5 f/s,mAP提升2.1%。同时，在NWPU VHR-10数据集上验证了其泛化能力。
关键词：遥感目标检测;;FNM-Net;;轻量级;;剪枝;;改进YOLOv7-tiny;;SIIM
基金资助：国家自然科学基金项目（62273200）;; 湖北省输电线路工程技术研究中心研究基金（2022KXL03）;; 湖北省自然科学基金联合基金项目（2024AFD409）
