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随着深度学习的快速发展，近年来越来越多的基于锚框的目标检测算法被应用于遥感图像上，然而提高算法精度的代价是牺牲了检测速度。因此，选择无锚框的目标检测网络框架，针对遥感场景的特点，提出了一种旋转框的遥感检测算法。根据旋转框与其外接矩形框的空间位置关系，提出了一种简单有效的旋转框表示方式。此外，设计了一种用于辅助检测旋转目标的角度敏感的空间注意力机制，通过引入角度信息提升模型对旋转目标的检测能力。提出的算法在公开遥感数据集DOTA上进行了实验，旋转框的目标检测网络的平均精度均值达到了68.5%，检测速度达到了每秒17.4帧图像。