雾天遥感小目标检测的双子网算法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第9期北京时间：

作者：宋存利, 杨佳俊, 张雪松

单位：大连交通大学 轨道智能工程学院，辽宁 大连 116028

摘要：针对雾天场景下遥感小目标检测的漏检错检问题，提出了基于双子网多任务协同训练的GFFA-YOLO算法。利用门控融合的GFFA网络去雾来恢复目标信息。设计SD-SCConv和RepNCSPELAN-SD-SCConv模块，该模块通过融合空间到深度层，同时利用自校正机制来提高特征提取能力。增加了选择注意力LSK模块来增强多尺度特征融合。实验结果表明，所提算法在不同雾浓度的NWPU VHR-10数据集上的mAP分别达到85.6%和74.3%，在雾处理后的DOTA v1.0数据集上mAP达到82.1%，相较主流算法表现出更高的检测能力。

关键词：YOLO,小目标检测,去雾算法,注意力机制