Легковесное обнаружение объектов на спутниковых изображениях имеет ключевое значение для эффективной обработки данных дистанционного зондирования и практического применения. Круглые или подобные квадрату объекты (например, резервуары, транспортные средства) широко распространены на спутниковых снимках. Точное обнаружение таких объектов имеет важное значение для мониторинга ресурсов и городского планирования. В условиях постоянного повышения точности обнаружения объектов сложность моделей значительно увеличивается, и существующие методы отношений точности и сложности модели не позволяют достигать эффективного баланса. Для решения этой проблемы, на основе существующих сетей обнаружения круглых или подобно квадрату объектов, предложен легковесный метод обнаружения объектов на спутниковых изображениях, основанный на пространственной и канальной реконструкции, направленный на снижение сложности модели при сохранении высокой точности. Во-первых, для устранения избыточной информации в пространственном измерении карты признаков используется модуль пространственной реконструкции, который разделяет карту признаков в зависимости от степени насыщенности пространственной информацией, получая группу с богатой пространственной информацией и группу с избыточной информацией, после чего выполняется перекрестная реконструкция между этими группами для уменьшения избыточности и усиления пространственного представления объектов. Далее, для устранения избыточности в канальном измерении карты признаков, предложен модуль канальной реконструкции на основе частичных сверток. Карта признаков разделяется по каналам на две части: одна использует частичную свёртку для эффективного извлечения признаков, другая — точечную свёртку для получения скрытой детальной информации. Обе части каналов взвешенно реконструируются и объединяются, что позволяет извлекать признаки с меньшими вычислительными затратами и усиливать представление важных каналов. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод эффективно снижает вычислительную нагрузку и количество параметров модели, сохраняя при этом хорошую точность обнаружения.

спутниковые изображения;обнаружение объектов;круглые объекты;легковесные модели;модуль реконструкции