文章摘要:遥感图像的目标检测一直是计算机视觉领域中重要的任务之一，遥感图像中的目标大多具有尺度多样、排布密集、背景复杂等特点，给特征提取带来了很大的困难，进而影响检测的性能。为了解决此问题，本文提出了一种基于multi-FPN的遥感图像目标检测方法，该方法采用残差网络作为主干网络，在特征金字塔网络FPN的基础上加入跨层连接结构，改变上采样金字塔的输出层级，进一步地增强了特征的传播和重用；同时，采用双线性插值法替代原本的最邻近插值法，使得特征上采样效果更好。通过实验表明，该方法检测性能良好，在公开遥感图像数据集NWPU VHR-10上平均检测精度达到91.92%。

文章关键词:遥感图像,目标检测,特征金字塔网络,双线性插值,multi-FPN,计算机视觉,主干网络,特征采样,

项目基金:航空科学基金项目（201801P6002）,

论文作者:杨志钢 黎明 李泳江 

作者单位:哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 

论文分类号: TP751

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