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由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到细的策略,通过级联两个网络的方式减少计算开销。为了评估方法的有效性,我们建立了一个针对飞机检测的遥感数据集