摘要
一种基于深度学习的遥感图像目标检测方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域，本发明为解决传统高性能处理器无法在星载平台上部署，导致遥感图像的目标检测在星上处理能力有限的问题。本发明通过基于Yolo架构的神经网络实现的，检测过程：通过主干特征提取模块对输入的遥感图像进行特征提取，得到不同尺度的特征图；通过自适应特征融合模块对不同尺度的特征图进行加权融合，得到特征融合后的多尺度特征图；通过交互特征增强模块对特征融合后的多尺度特征进行特征增强，得到用于预测的特征图；对神经网络提取到的用于预测的特征图进行非极大值抑制处理，得到检测结果；将检测结果绘制在原始图像上，最后输出包括置信度、种类、位置信息的图像。
