컬러 원격 감지 이미지에서 비행기 목표물이 작고 분포가 밀집되어 있으며 배경이 복잡하여 검출 정확도가 낮은 문제를 해결하기 위해, 개선된 앵커 프리 컬러 원격 감지 이미지 임의 방향 비행기 목표물 검출 알고리즘을 제안한다. BBAVectors를 기준 모델로 채택하고, ResNet50을 백본 네트워크로 사용하여 특징을 추출하며, 특징 피라미드 네트워크(FPN) 후에 상향 경로 확장 네트워크인 PANet 모듈을 추가하여 정보 경로를 단축하고 저레벨의 정확한 위치 정보를 사용해 특징 피라미드를 강화한다. 또한, 주의 메커니즘인 CBAM 모듈을 도입하여 잡음을 억제하고 목표 특징을 강조함으로써 복잡한 환경에서 비행기 목표물 검출 정확도를 향상시킨다. DOTA 데이터셋에서 소거 실험과 비교 실험을 각각 수행하고, DOTA_devkit을 사용해 데이터셋을 0.5배 및 1배 비율로 자름으로써 모델의 검출 정확도를 높였다. 개선된 모델은 컬러 원격 감지 이미지 테스트 데이터셋에서 90.35%의 검출 정확도를 달성했다. 원래 모델과 비교하여 검출 정확도가 0.82% 향상되었다. 실험 결과, 이 방법은 컬러 원격 감지 이미지의 비행기 검출 작업에서 더 나은 검출 효과를 나타냈다.

비행기 목표물 검출;임의 방향;앵커 프리;경로 확장;주의 메커니즘