基于L-FPN的無(wú)人機(jī)上小目標(biāo)識(shí)別模型輕量化方法

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摘 要：      由于遙感圖像拍攝的高度和設(shè)備不同導(dǎo)致每張圖像的地面采樣間隔（GSD）也不同， 許多小目標(biāo)往往易被忽略， 遙感圖像中旋轉(zhuǎn)框目標(biāo)檢測(cè)成為當(dāng)下研究熱點(diǎn)。 現(xiàn)有的旋轉(zhuǎn)框檢測(cè)算法主要面向通用場(chǎng)景下的多尺度目標(biāo)檢測(cè)， 特征金字塔中特征融合計(jì)算操作復(fù)雜且耗時(shí)， 部署到無(wú)人機(jī)上的邊緣端設(shè)備時(shí)面臨很大的挑戰(zhàn)。（剩余10522字）