基于改进YOLOv8的遥感图像检测算法

来源：电子测量技术杂志2025年第3期北京时间：

作者：宋树成，程换新

单位：青岛科技大学自动化与电子工程学院 青岛 266061

摘要：针对小目标在遥感图像中的局限性，如图像背景复杂、小目标分布密集、目标尺度多样等问题，本文提出了一种基于YOLOv8n的改进算法。首先，设计了一个多尺度空洞注意力模块，在主干网络中引入多尺度空洞注意力机制与C2f模块结合，以有效捕捉多尺度的语义信息并减少自注意力机制的冗余；其次，设计了一个残差快速卷积模块，减小模型计算量并提高特征提取能力；最后，使用PIoU v2-Iou损失函数代替CIOU损失函数，提升模型的检测精度。通过在DOTA、RSOD和VisDrone2019数据集上的实验结果显示，改进后YOLOv8n模型与原模型YOLOv8n相比，mAP分别提升了2.7%、3.3%和3.8%，计算量降低了0.5 GFLOPs，验证了新算法的有效性。

关键词：遥感图像;YOLOv8;多尺度空洞注意力机制;损失函数

基金资助：国家自然科学基金（62273192）项目资助