激光与红外

作者：韩慧妍

单位：1.中北大学 计算机科学与技术学院,山西 太原 030051；2.机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室,山西 太原 030051；3.山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心,山西 太原 030051；

关键词：旋转目标检测;注意力机制;解耦预测头;YOLO

基金：山西省自然科学基金项目(No.202303021211153)；山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目(No.202201150401021)；国家自然科学基金项目(No.62272426)资助。

针对遥感图像复杂背景下的目标(如船舶、飞机等)具有朝向任意、尺度变化较大、数量多、目标排列密集等特点,提出一种基于改进YOLOv8L的旋转目标检测算法,用带有角度的旋转框能够更加精确定位目标。首先,在网络Head部分增加解耦角度预测头,预测目标的角度信息；其次,融合坐标注意力机制模块提高模型抑制噪声的能力；最后,在Neck部分引入自适应空间特征融合模块,抑制不同尺度特征图之间融合特征信息时的不一致性,保留有效的信息并进行融合。实验结果表明,所提算法在 DOTA 数据集上的检测精度达到了7385,较原有YOLOv8L模型提升了353。

来源：2024年第9期

《激光与红外》期刊编辑部

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