遥感图像中目标尺度变化大且目标长宽比差异大，导致遥感图像目标检测困难。针对遥感图像的这一特点，通过改进YOLO框架，提出EW-YOLO（Efficient Weighted-YOLO）提高遥感图像目标检测的精度。首先，在特征融合部分，设计多级特征融合结构，以利用双分支的残差模块促进不同尺度特征的融合，并通过融合模块的级联以及跨层特征的融合设计，增强对不同尺度目标的提取能力，并进一步增强检测能力；其次，在预测部分，提出加权检测头，引入加权检测框融合（WBF），以利用置信度分数对每个候选框进行加权，并融合生成预测框，从而提高不同长宽比目标的检测精度；最后，针对图像尺寸过大的问题，提出图像重采样处理方法，即通过将图像采样至合适大小并参与网络训练，解决由于切割造成的大尺寸目标检测精度较低的问题。在DOTA数据集上进行的实验的结果表明，所提方法的检测平均精度均值（mAP）达到了77.47%，较基于原始YOLO框架的方法提升了1.55个百分点，且优于目前的主流方法。同时，也在HRSC和UCAS-AOD数据集上验证了所提方法的有效性。
