摘要：飞机检测是遥感图像分析领域的研究热点，现有检测方法的检测流程分为多步，难以进行整体优化，并且对于飞机密集区域或背景复杂区域的检测精度较低。针对以上问题，该文提出一种端到端的检测方法MDSSD来提高检测精度。该方法基于单一网络目标多尺度检测框架（SSD），以一个密集连接卷积网络（DenseNet）作为基础网络提取特征，后面连接一个由多个卷积层构成的子网络对目标进行检测和定位。该方法融合了多层次特征信息，同时设计了一系列不同长宽比的候选框，以实现不同尺度飞机的检测。该文的检测方法完全摒弃了候选框提取阶段，将所有检测流程整合在一个网络中，更加简洁有效。实验结果表明，在多种复杂场景的遥感图像中，该方法能够达到较高的检测精度。

关键词：遥感图像处理 飞机检测 密集连接卷积网络 

单位：中国科学院电子学研究所; 北京100190; 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室; 北京100190; 中国科学院大学; 北京100049