由于遥感图像背景复杂、目标尺度差异大，易导致多目标识别效果不佳，针对此问题提出了一种改进的遥感图像多目标识别算法。以Faster R-CNN网络为基础，采用EfficientNet作为主干网络以提取更完整的图像特征；然后引入改进后的特征金字塔结构，获得更多上下文信息；其次，统计数据集中所有目标的尺度信息，重新设置RPN网络锚框；接着，使用焦点损失函数解决正负样本不平衡的问题；最后利用ROI Align区域聚集解决区域不匹配问题。进行消融实验验证了该算法的可行性与有效性，实验结果表明该算法优于原始Faster R-CNN算法，多类平均准确率mAP达到了93.11%,提升了10.59%。