系统工程与电子技术

作者：邵凯, 李浩刚, 梁燕, 宁婧, 陈戊

单位：1. 重庆邮电大学通信与信息工程学院, 重庆 400065；2. 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室, 重庆 400065；3. 重庆邮电大学移动通信教育部工程研究中心, 重庆 400065

关键词：遥感图像,微小目标,特征提取,上下文信息

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取3个问题, 提出一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7 (cross-scale YOLOv7, CSYOLOv7)网络。首先, 设计跨阶段特征提取模块(cross-stage feature extraction module, CFEM)和感受野特征增强模块(receptive field feature enhancement module, RFFEM)。CFEM提高模型细化特征提取能力并抑制浅层下采样过程中特征的丢失, RFFEM加大网络对深层语义特征的提取力度, 增强模型对目标上下文信息获取能力。其次, 设计跨梯度空间金字塔池化模块(cross-gradient space pyramid pool module, CSPPM)有效融合微小目标多尺度的全局和局部特征。最后，用形状感知交并比(shape-aware intersection over union, Shape IoU)替换完全交并比(complete intersection over union, CIoU)，提高模型在边界框定位任务中的精确度。实验结果表明，CSYOLOv7网络在DIOR(dataset for image object recognition)数据集和NWPU VHR-10(Northwestern Polytechnical University Very High Resolution-10)数据集上分别取得了74%和89.6%的检测精度，有效提升遥感图像微小目标的检测效果。

来源：2025年第5期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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