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基于改进YOLOv5的轻量化无人机检测算法OACSCDCSTPCD

Lightweight UAV Detection Algorithm Based on Improved YOLOv5

中文摘要英文摘要

针对现有的无人机检测算法无法同时兼顾检测速度及检测精度的问题,本文提出了一种基于YOLOv5s(You Only Look Once)的轻量化无人机检测算法TDRD-YOLO(Tiny Drone Real-time Detection-YOLO).该算法首先以YOLOv5s的多尺度融合层和输出检测层分别作为颈部网络和头部网络,引入MobileNetv3轻量化网络对原骨干网络进行重构,并将骨干网络后的通道在原YOLOv5s的基础上进行压缩,…查看全部>>

Aiming at the problem that the existing UAV detection algorithms cannot simultaneously take into account detection speed and accuracy,a lightweight UAV detection algorithm,i.e.,Tiny Drone Real-time Detection-YOLO(TDRD-YOLO)based on YOLOv5s,is proposed in this paper.Firstly,the multi-scale fusion layer and output detection layer of YOLOv5s are used as the neck network and head network,respectively.MobileNetv3 lightweight network is introduced to reconstruct t…查看全部>>

彭艺;涂馨月;杨青青;李睿

昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650031||昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室,云南昆明 650500昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650031昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650031||昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室,云南昆明 650500昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650031

计算机与自动化

无人机检测YOLOv5轻量化注意力机制深度学习

UAV detectionYOLOv5lightweightattention mechanismdeep learning

《湖南大学学报(自然科学版)》 2023 (12)

28-38,11

国家自然科学基金资助项目(61761025),National Natural Science Foundation of China(61761025)云南省计算机技术应用重点实验室开放基金资助项目(2021102),Development Fund of Key Laboratory of Computer Technology Application in Yunnan Province(2021102)

10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2023297

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