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作者：王莹;张上;胡益民;王恒涛;院永莹;
单位：水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学计算机与信息学院;
摘要：针对遥感飞机目标检测存在模型体积和计算量较大的问题，提出一种基于YOLOv8的轻量化遥感飞机目标检测算法。首先，在主干网络中引入一种融合SRU和CRU的C2f＿ScConv模块，通过空间重建和通道重建来减少中间特征映射冗余，并增强飞机目标特征表示，在保证精度的同时实现模型轻量化。然后，在头部网络中融入轻量型注意力机制shuffle attention,利用shuffle unit捕捉通道和空间维度的特征依赖，利用channel shuffle算子实现不同子特征之间的信息交流，进而提高飞机目标检测精度。最后，使用Inner-CIoU作为损失函数，加速样本收敛。实验表明，改进算法相较于YOLOv5s、YOLOv7-Tiny、YOLOv8n模型，体积降低57.2%、52.4%、7.9%,计算量降低53.4%、43.6%、7.4%,在保持较高模型检测精度的同时大幅降低了模型的复杂度，达到了轻量化的要求。
关键词：飞机目标;;YOLOv8;;轻量化;;C2f＿ScConv;;shuffle attention;;Inner-IoU
