一種基于改進YOLOv5的衛(wèi)星圖像小目標檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111567696.2 申請日 -
公開（公告）號 CN114220015A 公開（公告）日 2022-03-22
申請公布號 CN114220015A 申請公布日 2022-03-22
分類號 G06V20/10（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 王俊;龐磊;周煥來;陳璐;劉博文;余夢鵬;張詩涵;朱敬倫;賈海濤 申請（專利權(quán)）人 一拓通信集團股份有限公司
代理機構(gòu) - 代理人 -
地址 210000江蘇省南京市江蘇省自貿(mào)區(qū)南京片區(qū)浦濱路320號科創(chuàng)一號大廈B座701室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于改進YOLOv5的衛(wèi)星圖像小目標檢測方法。該發(fā)明在小目標檢測方向上具有一定的通用性，該專利以遙感影像小目標檢測為說明案例。為解決遙感圖像目標檢測中對小目標誤檢、漏檢及特征提取能力不足等問題，提出基于改進YOLOv5的小目標檢測算法。算法使用Mosaic?6方法進行數(shù)據(jù)增強，通過將主干網(wǎng)絡替換為特征提取能力更強的Swin Transformer結(jié)構(gòu)，調(diào)整損失函數(shù)，有利于網(wǎng)絡捕獲全局信息和豐富的上下文信息；通過修改網(wǎng)絡頸部結(jié)構(gòu)，即在特征金字塔和路徑聚合網(wǎng)絡中引入CBAM注意力模塊，有利于網(wǎng)絡對中間特征圖自適應細化特征，進一步提升網(wǎng)絡模型對小目標的檢測效果。將改進后的算法應用在密集小目標情景下的遙感圖像檢測中，實驗結(jié)果表明，相較于原始YOLOv5算法，該算法在小目標檢測上具有更強的特征提取能力和更高的檢測精確度。