基于改进YOLOv4的遥感图像目标检测算法OACSTPCD

针对遥感卫星图像目标尺寸较小、背景较为复杂并且分布密集的问题,在YOLOv4算法基础上,通过使用K-means重新聚类,优化先验锚框的数量和尺寸,减少网络的计算;引入动态激活函数,自适应网络输入特征,提高模型的泛化能力;改进PANet结构,扩展了浅层特征的特征融合。实验结果表明,改进的YOLOv4算法对遥感图像中密集排列的小目标图像识别的准确率、检测速度都有所提高,满足了对于遥感图像小目标检测的要求。