| 基于YOLOv5的遥感图像目标检测 |
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| 引用本文： | 邢宇驰,李大军,叶发茂.基于YOLOv5的遥感图像目标检测[J].江西科学,2021,39(4):725-732. |
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| 作者姓名： | 邢宇驰 李大军 叶发茂 |
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| 作者单位： | 东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌 |
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| 摘 要： | 目标检测是遥感图像处理领域的一项重要技术,遥感图像目标种类繁多且存在目标物体难以被检测.提出把YOLOv5算法应用到遥感图像目标检测的方法,首先选择YOLOv5x来构建网络模型,再通过Mosaic数据增强对样本集进行预处理和自适应锚框筛选方法确定锚框大小,然后切片卷积操作得到原始特征图,将原始特征图送入主干网络进行特征融合得到最优权重,最后采用GIOU Loss做边界框的损失函数和非极大值抑制目标框的筛选,对遥感图像进行目标检测.在公开的10类地理空间物体(NWPU-VHR 10)数据集进行了检测实验,以评估所提出模型的目标检测性能.对比实验表明,本文的模型mAP达到了0.9239,与使用相同数据集的模型中的最佳结果进行比较,mAP提升了1.78％,该方法可以提高遥感图像目标检测精度.
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| 关 键 词： | 遥感图像 目标检测 YOLOv5x NWPU-VHR 10 |
Remote Sensing Image Target Detection Based on YOLOv5 |
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| XING Yuchi,LI Dajun,YE Famao.Remote Sensing Image Target Detection Based on YOLOv5[J].Jiangxi Science,2021,39(4):725-732. |
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| Authors: | XING Yuchi LI Dajun YE Famao |
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