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作者：鲁晓波;郭艳光;辛春花;
单位：内蒙古农业大学计算机技术与信息管理系;
摘要：针对遥感目标背景复杂、易受外界环境干扰，传统方法无法满足复杂场景下的检测高精度与实时性要求的问题，提出基于改进RRPN模型的遥感图像目标检测方法。首先，将特征金字塔（FPN）架构引入到了模型的残差网络中，使得遥感图像的高、低层特征得到了有效融合；其次，在特征提取网络中添加了通道和空间相融合的注意力机制（CBAM），提升了模型在遥感图像目标特征提取方面的跨通道和空间处理能力；此外，将剔除重叠建议框时的原始NMS算法优化为DIoUNMS算法，综合考虑遥感图像候选框之间的重叠度、距离、尺度大小等因素，使目标框的回归过程更加稳定。对比实验与消融实验显示，所提方法在公共数据集DOTA和HRSC2016上获得的平均精度均值mAP分别可高达77.30%、90.24%，较原始RRPN模型分别提高了8.29%、11.16%，且优于其他几种较新的经典模型，表明所提方法对于复杂环境下的遥感图像目标检测是合理且有效的。
关键词：目标检测;;遥感图像;;带旋转的候选框算法;;卷积通道注意力模块;;DIoU-NMS;;特征金字塔;;DOTA;;HRSC2016数据集
基金资助：国家自然科学基金项目（31960361）
