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基于改进YOLOv5的航拍图像检测方法OA

An aerial image detection method based on improved YOLOv5

中文摘要英文摘要

由于航拍图像中的目标存在遮挡、重叠等问题,导致模型难以稳定识别,降低了军事目标追踪、交通监管、灾害观察等领域的工作效率.为解决上述问题,提出了一种基于改进YOLOv5的航拍图像检测方法.该方法引入用于低分辨率图像和小物体的新卷积神经网络模块(Space-to-depth Convolution,SPD-Conv)、小目标检测头、软非极大值抑制算法(Soft Non-maximum Suppression,Soft-NMS)和回归损失函数,并在Vi…查看全部>>

Due to issues such as occlusion and overlapping in aerial images,it is challenging for models to achieve stable recogni-tion,which reduces efficiency in areas such as military target tracking,traffic monitoring,and disaster observation.To address these problems,a method based on improved YOLOv5 for aerial image detection has been proposed.This method introduces a new convolu-tional neural network module(Space-to-depth Convolution,SPD-Conv)for low-resolution …查看全部>>

王嘉锵;刘子德;王绪娜;高宏伟

沈阳理工大学自动化与电气工程学院,辽宁沈阳 110159沈阳理工大学自动化与电气工程学院,辽宁沈阳 110159沈阳理工大学自动化与电气工程学院,辽宁沈阳 110159沈阳理工大学自动化与电气工程学院,辽宁沈阳 110159

计算机与自动化

小目标检测SPD-ConvSoft-NMS回归损失函数

Small target detectionSPD-ConvSoft-NMSRegression loss function

《通信与信息技术》 2024 (1)

29-33,5

辽宁省重点科技创新基地联合开放基金,基于机器视觉的空间站机械臂定位技术研究(2021-KF-12-05)

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