文章摘要
author_cn_name].基于改进YOLOv5的遥感图像检测[J].重庆科技学院学报(自然科学版),2024,26(2):.
基于改进YOLOv5的遥感图像检测
  
DOI:10. 19406 / j. issn. 1673-1980. 2024. 02. 010
中文关键词: 遥感图像检测  YOLOv5 算法  注意力机制  加权双向特征金字塔  目标检测
英文关键词: 
基金项目:安徽省重点研究与开发计划项目“基于多源数据融合的交通事件主动防控技术研究与示范应用”(202104D07020010)
作者单位
王志林,于 瓅(62-67) 安徽理工大学 计算机科学与工程学院 
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中文摘要:
      针对现有遥感图像目标检测中背景复杂和尺度变化大等问题,基于 YOLOv5 模型提出了一种 改进的遥感图像目标检测算法。 首先,利用 Mosaic 数据增强方法重构数据集,以改善模型的训练效 果和鲁棒性;其次,在 YOLOv5s 的 Backbone 中添加 SE 注意力机制,使改进后模型能够更精准地捕 捉目标特征信息;最后,采用 BiFPN 替代原模型中的 FPN+PAN 结构,使模型能够进行不同尺度的特 征融合,以减少检测过程中浅层信息的丢失。 实验结果表明,相较于原模型,改进后模型的平均精度 均值、准确率和召回率都有所提升;相较于原模型,改进后模型具有更强的特征提取能力及更快的检 测效率。
英文摘要:
      
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