简介： 基于YOLOv2的遥感图像快速目标检测方法属图像处理和模式识别技术领域，本发明实现了对遥感图像中的重要目标的快速检测；首先构建了遥感图像数据集用于模型的训练及性能检测；然后提出了一种适用于遥感图像分类的卷积神经网络结构用于特征提取，进而构建目标检测网络。针对卷积神经网络对小目标检测能力差这一问题，本发明采用增加训练尺度、批量正则化等方法提升了网络的性能。本发明定义了偏移因子校正目标位置，利用SVM分类器对检测结果进行目标背景二次分类，在保证检测精度的同时保障了检测速度，实现了端到端检测。最重要的是，模型允许将新数据的检测结果扩充到训练数据集中，从而更新训练目标检测网络，不断提升模型的泛化能力。