通过扩张卷积和注意力辅助的空间池化增强卫星目标定位

本研究针对卫星图像中目标定位面临的高变异性和低空间分辨率等挑战，提出了一种新的YOLO-DCAP模型，以提高复杂场景下的目标定位能力。该模型结合了多尺度扩张残差卷积和注意力辅助空间池化模块，显著提升了目标定位的准确性，并在多个卫星数据集上表现出优越的性能。