《A Decoupled Semantic–Detail Learning Network for

研究领域与方向有导师确定，本人独立完成了算法设计，实验设计，编程实现，论文撰写等。论文提出了名为DSDL-Net的网络结构，用于解决遥感领域复杂背景下物体检测的问题。论文在三个公开遥感数据集上进行了消融实验，证明了论文中两个重要模块的有效性与鲁棒性，还在一个公开的遥感数据集上进行了对比实验，其中DSDL-Net超过了12个基准模型。该模型在大型遥感数据集DIOR上较基线模型mAP@0.5提升2.19%，参数大小减少14.07%。