摘要
本发明公开了一种遥感图像汽车目标检测与细粒度识别的方法，步骤如下：步骤1、对YOLOv7进行优化改进，拟提出将改进型集中特征金字塔CFP‑C引入到YOLOv7中的BackBone部分解决遥感图像汽车因目标分布密集以及检测背景复杂导致检测效率较低的问题；步骤2：在YOLOv7模型中加入多尺度特征融合的新型MS模块，使网络更加关注对于不同大小的汽车识别，提高对于汽车特征提取能力，从而提高遥感图像汽车目标检测与细粒度识别的准确率；步骤3、通过引入FFP将全局特征与局部特征进行结合，挖掘汽车部件之间的内在关系，从而获得具有代表性的局部特征。进一步提高遥感图像汽车检测网络对于不同类型汽车的检测效果。
