改进的PP-YOLO网络遥感图像目标检测

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(mAP)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CutMix数据增强算法替换掉原有的Mixup数据增强算法,加入GridMask算法增强网络特征的学习,实验取得了最高89.3％的mAP,有效地提高了每一类目标实例的精度.

关键词：遥感图像、目标检测、PP-YOLO网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41;TN915;TP183

资助基金：国家自然科学基金;黑龙江省级大学生创新创业训练计划;黑龙江省博士后科研启动金;黑龙江省普通高等学校电子工程重点实验室黑龙江大学开放课题;黑龙江省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2022-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：528-534