La détection légère d’objets dans les images de télédétection a une valeur clé dans le traitement efficace des données de télédétection et leur application dans des scénarios réels. Les objets circulaires ou quasi-carrés (tels que les réservoirs, les véhicules) sont très courants dans les images de télédétection. La détection précise de ces objets est importante pour la surveillance des ressources, la planification urbaine et d'autres tâches. Avec l'amélioration continue de la précision de détection des objets dans les images de télédétection, la complexité des modèles augmente en conséquence, ce qui complique l’équilibre entre précision et complexité des modèles dans les méthodes existantes. Pour résoudre ce problème, sur la base de réseaux existants dédiés à la détection des objets circulaires ou quasi-carrés, une méthode légère de détection d’objets dans les images de télédétection basée sur la reconstruction spatiale-canale a été proposée, visant à réduire la complexité du modèle tout en maintenant une haute précision. Premièrement, pour traiter la redondance des informations dans la dimension spatiale des cartes de caractéristiques, une unité de reconstruction spatiale a été utilisée pour séparer les cartes en fonction de la richesse des informations spatiales, obtenant un groupe riche en informations spatiales et un groupe redondant, puis une reconstruction croisée a été appliquée pour réduire la redondance et renforcer la représentation spatiale des objets de télédétection. Ensuite, pour la redondance des informations dans la dimension des canaux, une unité de reconstruction de canaux basée sur la convolution partielle a été proposée, divisant la carte des caractéristiques en deux parties le long de la dimension des canaux : une partie utilise la convolution partielle pour une extraction efficace des caractéristiques, l’autre utilise la convolution ponctuelle pour capturer des détails cachés. Les deux parties sont pondérées, reconstruites et concaténées pour extraire les caractéristiques à moindre coût de calcul et renforcer la représentation des canaux importants. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée réduit efficacement le calcul et le nombre de paramètres du modèle tout en maintenant une bonne précision de détection.

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