公开(公告)号：CN119648983A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411502139.6

申请日：2024-10-25

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 高玮玮 ,  王满意 ,  方宇 ,  刘新田 ,  金晓怡

IPC: G06V10/25 ,  G06V20/10 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv8模型的遥感图像目标检测方法，以RFN复合卷积模块代替YOLOv8模型中Backbone主干网络的C2f层，并且在Backbone主干网络的SPPF模块和Neck特征增强网络的连接处增设ASCPA自适应空间相关金字塔注意力模块，从而获得改进YOLOv8模型，然后利用改进YOLOv8模型对遥感图像进行目标检测。采用本发明的遥感图像目标检测方法使得网络能够高效地融合局部和全局特征，保持特征的多样性和完整性，同时能够有效地提取特征图上的多尺度空间信息，通过空间相关特征重标定，选择性地增强有效的特征，提高对于小目标的关注能力。