基于YOLOv3-SPP模型改进的遥感影像目标检测

针对现有目标检测模型对遥感影像小目标检测精度不佳问题,以YOLOv3-SPP网络为基础利用K-Means聚类和遗传变异算法计算得到Anchor值,用于数据集的训练和测试;使用空洞卷积增强浅层特征图的感受野,重构网络特征提取结构,提升小目标特征信息的提取能力;引入simAM模块推断特征图映射的三维权重,丰富特征图信息,提升小目标检测精度.实验结果表明,改进后模型算法精度指标mAP达到90.10％,F1分数达到91.50％,与原始YOLOv3-SPP算法相比,mAP和F1分数分别提升了4.3％和7％,在遥感影像小目标检测方面有较好的优势.