YOLOv5-LR:一种遥感影像旋转目标检测模型OA北大核心CSTPCD

真实遥感图像中,目标呈现任意方向分布的特点,原始YOLOv5网络存在难以准确表达目标的位置和范围、以及检测速度一般的问题。针对上述问题,提出一种遥感影像旋转目标检测模型YOLOv5-Left-Rotation,首先利用Transformer自注意力机制,让模型更加注意感兴趣的目标,并且在图像预处理过程中采用Mosaic数据增强,对后处理过程使用改进后的非极大值抑制算法Non-Maximum Suppression。其次,引入角度损失函数,增加网络的输出维度,得到旋转矩形的预测框。最后,在网络模型的浅层阶段,增加滑动窗口分支,来提高大尺寸遥感稀疏目标的检测效率。实验数据集为自制飞机数据集CASIA-plane78和公开的舰船数据集HRSC2016,结果表明,改进旋转目标检测算法相比于原始YOLOv5网络的平均精度提升了3.175%,在吉林一号某星推扫出的大尺寸多光谱影像中推理速度提升了13.6%,能够尽可能地减少冗余背景信息,更加准确检测出光学遥感图像中排列密集、分布无规律的感兴趣目标的区域。