摘要：针对目标检测任务中小目标特征信息不足、检测率较低,且错、漏检率较高等缺点,提出一种基于多尺度特征融合以及混合注意力机制的Tr-SSD算法。首先,使用Resnet50残差网络作为SSD算法的骨干网络,增强SSD算法的特征提取能力;其次,设计了一种混合注意力机制并将其应用于网络的中尺度特征图中以增强特征图中的有效信息,并建立信息间的远距离依赖;最后,使用以Transformer为核心的网络层与替换骨干网络后的SSD算法形成FPN结构,融合不同尺度的特征信息,以更准确地对小目标进行定位。实验结果表明:Tr-SSD算法在PASCAL VOC数据集、HRSID数据集和RSOD遥感数据集上检测的mAP值分别达到81.9%、87.5%和88.4%,比SSD算法分别提高了4.7百分点、6.8百分点和9.2百分点,且检测速度均满足实时检测的要求。