17 Сяньи Ву Абламейко С. В. YOLOv11 Swin Transformer изображение дистанционного зондирования обнаружение объектов 2025 2025-10-14 10.29235/1561-2430-2025-61-3-253-264 Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наук Исследуется задача обнаружения объектов на изображениях дистанционного зондирования Земли, что важно для сельскохозяйственного мониторинга, городского планирования, раннего предупреждения о стихийных бедствиях и др. Из-за различных размеров объектов, сложного фона и плотного распределения мелких объектов на изображениях дистанционного зондирования часто возникают проблемы, связанные с высоким процентом пропущенных объектов и недостаточной точностью определения их координат. В связи с этим предлагается усовершенствованный метод для YOLOv11 – ABS-YOLO, который значительно повышает производительность обнаружения объектов за счет интеграции усредненной свертки (AConv), двунаправленной пирамиды взвешенных признаков (BiFPN) и механизма внимания Swin Transformer. Экспериментальные результаты показывают, что по сравнению с YOLOv11 предложенный метод обнаружения объектов ABS-YOLO с AConv, BiFPN и Swin Transformer достигает увеличения оценок mAP50 на 3,9 % и mAP50-95 на 2,6 % на наборе данных NWPU VHR-10 со значительным улучшением в точности и показателях полноты. Данный метод позволяет достичь баланса между эффективностью и точностью обнаружения объектов дистанционного зондирования благодаря предложенным усовершенствованиям. https://www.academjournals.by/publication/19965 https://www.academjournals.by/files/19853