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近年来，基于深度学习的目标检测技术已在遥感图像分析领域取得了广泛应

用，尤其在军事监控、城市规划及环境保护等方面发挥了重要作用。然而，由于遥

感图像中小目标占据像素较少和背景复杂多变等特点，现有算法在小目标检测精

度和鲁棒性方面仍存在不足。为此，提出了一种改进YOLOv10的小目标检测算法

YOLOv10-SHAM用于提升遥感图像中小目标的检测效果。同时，为满足实际应用

中计算资源有限和实时处理的需求，进一步优化提出了结合EfficientViT与GSConv

的轻量化高精度的遥感目标检测