【摘 要】
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在针对遥感图像的目标检测应用中,对重要物体的关键部位进行目标检测具有重大的研究价值,在军事上,可以利用关键部位目标检测发现具体要打击的部位,从而进行精确打击。经过测试,现有的目标检测算法针对小目标物体的关键部位检测会发生许多漏检的情况,究其原因是小目标物体的关键部位检测更加具有挑战性。为了解决现有技术进行关键部位目标检测精度不佳的问题,本文围绕神经网络轻量化技术、关键部位目标检测技术、神经网络结构
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在针对遥感图像的目标检测应用中,对重要物体的关键部位进行目标检测具有重大的研究价值,在军事上,可以利用关键部位目标检测发现具体要打击的部位,从而进行精确打击。经过测试,现有的目标检测算法针对小目标物体的关键部位检测会发生许多漏检的情况,究其原因是小目标物体的关键部位检测更加具有挑战性。为了解决现有技术进行关键部位目标检测精度不佳的问题,本文围绕神经网络轻量化技术、关键部位目标检测技术、神经网络结构搜索技术、小目标检测技术进行了研究。本文的主要工作与创新有:（1）针对关键部位目标检测精度不足问题,提出了两阶段关键部位目标检测SKP-YOLO。其由两个阶段构成,第一阶段是针对小目标检测的ST-YOLO,第二阶段是针对关键部位检测的KP-YOLO。通过将关键部位的检测拆分为两个阶段,相比通用的目标检测算法,提升了关键部位目标检测的精确度。（2）针对网络轻量化问题,提出了针对目标检测的神经网络结构搜索算法SKPNAS。该神经网络结构搜索算法采用了不放回采样策略和多次训练一次参数更新的具有严格公平特点的超网络训练方式,以提升超网络的平均训练精度。在SKPNAS的超网络训练结束之后,采用遗传算法的搜索策略,相比于随机搜索算法,能在搜索空间中高效的搜索到优异的网络结构。（3）面对关键部位目标检测中小目标物体的关键部位检测容易存在的漏检等难点,通过拆分为两个阶段的关键部位目标检测SKP-YOLO能够改善这一问题,并且为了进一步提高小目标物体的关键部位检测精度,还采用了特征金字塔网络和路径聚合网络两种特征融合模块来提升目标检测网络的小目标检测能力和多尺度目标检测能力。经过测试,本文提出的针对可见光遥感图像的两阶段关键部位目标检测SKPYOLO相比传统的直接进行关键部位目标检测的方式来说,速度只差了8.5 fps的情况下,关键部位的检测精度有明显提升。本文提出的针对目标检测的神经网络结构搜索算法SKPNAS搜索出来的针对可见光遥感图像数据集的Mobile Net V2-NAS-4相比原来的网络结构,MACC参数量减少了3.82M,但精确度却提升了0.17%。
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