基于改进ConvNeXt的遥感图像目标检测算法

作者：左露; 牛晓伟^*; 朱春惠; 朱木雷

来源：电光与控制, 2023, 1-11.

• 小目标
• ConvNeXt
• 自注意力
• 损失函数
• 浅层特征图

针对遥感图像中目标排列紧密、背景信息复杂、小目标众多导致的目标检测精度低的问题，结合Yolov5s，提出了一种基于改进ConvNeXt的遥感图像目标检测算法。首先，在特征提取网络的底端引入了改进的ConvNeXt Block，通过大核卷积与自注意力交互扩宽感受野，丰富语义信息；其次，在多尺度特征融合部分加入了一组自底向上的金字塔结构，放大浅层特征图的作用，弥补遥感图像中小目标因为深度卷积而损失的位置信息；最后，引入SIoU损失函数，重新定义惩罚指标，并加快整体网络的收敛速度。将所提出的检测算法在遥感数据集RSOD上进行了消融实验，平均检测准确率为92.27%，实验结果表明，所提算法能够实现对遥感图像目标的准确检测。

• 出版日期2023
• 单位重庆三峡学院