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傳統遙感圖像目標檢測方法的時間復雜度高且精準率低，如何快速準確地檢測遙感圖像中的特定目標成為當前的研究熱點。為解決這一問題，文中在 YOLO-V2目標檢測算法的基礎上進行改進，減少了卷積層數與維度，并結合特征金字塔思想，増加了檢測尺度，達到了提高檢測精度的目的。冋時給岀了一種基于深度學習的遙感圖像目標檢測算法的通用處理框架，解決了無法直接處理大幅遙感圖像的問題。在DOTA數據集上進行對比實驗，結果表明改進 YOLO-V2算法在15個類別上的精準率和召回率均優于 YOLO-V2算法，mAP值提高了0.12。在時間復雜度方面，所提方法略低于 YOLO-V2算法;在大小為416×416的圖像小塊上，改進 YOLO-V2算法相比 YOLO-V2檢測時間縮短了0.1ms。
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