基于感受野和特征增强的遥感图像实时检测

遥感图像检测在计算机视觉领域中是一项具有挑战性的任务，目前的遥感图像检测方法在提升精度的基础上忽略了速度，而在资源勘测和海上救援等需要实时检测的场景中，提高检测速度也是必不可少的。基于此，提出了一种轻量化的目标检测网络，以实现检测精度和速度的权衡。基于YOLOv4进行设计，将原主干网络替换为剪枝后的MobileNetV2，将特征提取部分的普通卷积计算替换为深度可分离卷积以大幅度减小模型计算量，同时嵌入感受野增强模块和注意力机制模块以提升模型检测精度。在遥感图像数据集上的实验结果表明：所提网络的平均准确率达到了89.80%，检测速度达到33.4 frame/s；与YOLOv4相比，平均准确率仅下降了1.48个百分点，但检测速度提升了近1.5倍；与YOLOv4-Tiny相比，平均准确率提升了9.05个百分点。所提模型实现了速度和精度的权衡，权重仅为44 MB，易于部署，且能满足实时检测场景需要。