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作者：张灿;李志刚;袁一东;李莹琦;
单位：华北理工大学人工智能学院;河北省工业智能感知重点实验室;
摘要：针对军事遥感目标检测图像分辨率低、目标尺度不一、目标混叠等检测难点，提出YOLO-MRO目标检测算法。构建自适应卷积模块，提升了不同尺度目标的检测效果。基于小波池化设计了小波池化卷积，增强了算法抗混叠的能力。最后，引入混合注意力，减轻了算法的计算负担。实验结果表明，改进后的算法相较于基准算法在自建数据集RSMOD上准确率提升了6.7%，达到了81.1%，能够满足军事遥感目标的检测任务。
关键词：军事目标识别;;光学遥感;;自适应融合;;混合注意力
基金资助：国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点资助项目(U21A20114);; 河北省军民融合发展专项基金资助项目(SJMYF2022X05)
