基于YOLOv5s 6.0的飞机遥感图像分类研究OA
Research on Aircraft Remote Sensing Image Classification Based on YOLOv5s 6.0
为了实现光学遥感图像中飞机目标的快速分类,提出了以YOLOv5s 6.0 为基础的网络模型算法.该算法采用自适应锚框计算得到适用于实验中自建数据集的锚框;使用Mosaic数据增强方法增强了数据集的丰富度;使用SPPF模块提高了计算速度;在Backbone部分引入了注意力机制模块CBAM,在Neck部分引入了加权双向特征金字塔网络BiFPN,以便于将高层次与低层次的特征融合,同时保留了原始特征信息,提高了算法的检测分类能力.最后,根据飞机外型特征点…查看全部>>
顾旭璐;郭中华;闫梓旭;陈旺;龚轩;王正
宁夏大学 电子与电气工程学院,宁夏 银川 750021宁夏大学 电子与电气工程学院,宁夏 银川 750021||宁夏沙漠信息智能感知重点实验室,宁夏 银川 750021宁夏计量质量检验检测研究院,宁夏 银川 750001宁夏大学 电子与电气工程学院,宁夏 银川 750021宁夏大学 电子与电气工程学院,宁夏 银川 750021国华宁夏新能源有限公司,宁夏 银川 750000
计算机与自动化
飞机遥感图像分类YOLOv5s 6.0BiFPN
classification of aircraft remote sensing imagesYOLOv5s 6.0BiFPN
《宁夏工程技术》 2023 (2)
187-192,6
宁夏自然科学基金项目(2020AAC03026)
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