改进YOLOv8的轻量级光学遥感图像船舶目标检测算法OA北大核心CSTPCD
针对现有基于深度学习的轻量级目标检测算法,在应用于光学遥感图像船舶目标检测任务时所面临的精度低、检测速度慢的情况,提出一种基于YOLOv8s的轻量级光学遥感图像船舶目标检测算法。引入一种新的轻量级非对称检测头,使模型在复杂背景中更加关注船舶对象;主干网络融合选择注意力模块,通过动态调整特征提取主干的感受野来提高目标检测的性能;引入Slim-FPN的思想来改进颈部,在保持检测精度的同时减少参数数量;设计快速卷积模块FasterConv,基于此重构C…查看全部>>
杨志渊;罗亮;吴天阳;于博向
武汉理工大学三亚科教创新园,海南三亚572000 高性能船舶技术教育部重点实验室,武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院,武汉430063高性能船舶技术教育部重点实验室,武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院,武汉430063高性能船舶技术教育部重点实验室,武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院,武汉430063武汉理工大学三亚科教创新园,海南三亚572000 高性能船舶技术教育部重点实验室,武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院,武汉430063
计算机与自动化
YOLOv8遥感图像非对称检测头注意力模块特征提取
《计算机工程与应用》 2024 (16)
P.248-257,10
国家自然科学基金(52101368)。
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