基于SGLO的无人机遥感图像旋转目标检测

在遥感图像的无人机目标检测领域,目标尺寸小、旋转方向和背景复杂是普遍存在的问题。为应对这些挑战,提出一种小尺度旋转目标检测网络SGLO。该网络通过引入SPDConv模块替代传统的CBS模块,在不同尺度上获取更广泛的感受野,从而提高模型对不同大小目标的检测能力。其次,采用重新设计后的Multi_Gold结构来增强模型融合多尺度特征的能力,并显著提升对小目标的检测性能。此外,基于LADH设计了一种轻量化的旋转目标检测头LADH_OBB,从而有效减少模型的计算量。实验结果表明:与基线模型相比,所提出的SGLO模型在DIOR-R数据集上,mAP@50和mAP@95分别提升了2.8%和1.8%;在VisDrone2019数据集上,分别提升了2.7%和1.5%。这些结果表明SGLO在旋转目标检测领域具有先进性和有效性。

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本文档关键词:遥感,图像,旋转,无人机,目标