一種基于改進(jìn)YOLOv5的衛(wèi)星圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111567696.2 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114220015A 公開（公告）日 2022-03-22
申請(qǐng)公布號(hào) CN114220015A 申請(qǐng)公布日 2022-03-22
分類號(hào) 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(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 王俊;龐磊;周煥來;陳璐;劉博文;余夢(mèng)鵬;張?jiān)姾?朱敬倫;賈海濤 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 一拓通信集團(tuán)股份有限公司
代理機(jī)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(hào)科創(chuàng)一號(hào)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(jìn)YOLOv5的衛(wèi)星圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法。該發(fā)明在小目標(biāo)檢測(cè)方向上具有一定的通用性，該專利以遙感影像小目標(biāo)檢測(cè)為說明案例。為解決遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)中對(duì)小目標(biāo)誤檢、漏檢及特征提取能力不足等問題，提出基于改進(jìn)YOLOv5的小目標(biāo)檢測(cè)算法。算法使用Mosaic?6方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，通過將主干網(wǎng)絡(luò)替換為特征提取能力更強(qiáng)的Swin Transformer結(jié)構(gòu)，調(diào)整損失函數(shù)，有利于網(wǎng)絡(luò)捕獲全局信息和豐富的上下文信息；通過修改網(wǎng)絡(luò)頸部結(jié)構(gòu)，即在特征金字塔和路徑聚合網(wǎng)絡(luò)中引入CBAM注意力模塊，有利于網(wǎng)絡(luò)對(duì)中間特征圖自適應(yīng)細(xì)化特征，進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)效果。將改進(jìn)后的算法應(yīng)用在密集小目標(biāo)情景下的遙感圖像檢測(cè)中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于原始YOLOv5算法，該算法在小目標(biāo)檢測(cè)上具有更強(qiáng)的特征提取能力和更高的檢測(cè)精確度。