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摘要
为了提高遥感图像目标检测精度,提出一种改进的PP-YOLO网络遥感图像目标检测方法。改进的PP-YOLO网络继承了骨干网络结构,改进了PP-YOLO网络的检测颈部分,在保持原检测颈框架基础上,在第4层和第5层加入了由低层网络向高层网络传达的通路,使得网络低层部分可以学习到高层部分的特征信息,加强高层网络学习的特征信息,在保证网络泛化能力的同时比未改进优化同骨干网络的PP-YOLO网络其平均精度均值(m AP)提高了4.4%。同时,优化了PP-YOLO网络训练策略,即基于遥感数据集特点,以更优的Cut Mix数据增强算法替换掉原有的Mixup数据增强算法,加入Grid Mask算法增强网络特征的学习,实验取得了最高89.3%的m AP,有效地提高了每一类目标实例的精度。
