| 基于改进YOLOv5的遥感图像飞机目标检测 |
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| 引用本文： | 孙廨尧,侯秀丽,罗青青.基于改进YOLOv5的遥感图像飞机目标检测[J].西昌学院学报(自然科学版),2023,37(2):67-72. |
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| 作者姓名： | 孙廨尧 侯秀丽 罗青青 |
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| 作者单位： | 安徽商贸职业技术学院，芜湖市物联网智慧交通工程技术研究中心,安徽商贸职业技术学院,安徽商贸职业技术学院 |
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| 基金项目： | 安徽省高校自然科学研究重点项目（2022AH052740）；安徽省职成教2022教育科研规划课题（Azcj2022128）；安徽商贸职业技术学院自然科学重点项目（2022KZZ05）。 |
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| 摘 要： | 针对遥感图像中飞机检测尺寸大小不一、背景复杂导致的难以识别问题，提出一种基于YOLOv5网络模型的改进方法。首先，在YOLOv5网络模型中融入Swin-Transformer模块，使网络全局建模并使全维度信息交互，以提升网络的特征提取能力；其次，对损失函数进行优化，引入SIOU损失函数以考虑真实框和预测框之间的向量角度问题。对比实验表明，优化前后网络模型检测精度均为95.3%。在检测精度相同的情况下，改进后的网络模型召回率为91.2%，比改进前提升0.6个百分点；改进后平均检测精度mAP0.5为95.7%，比改进前提升0.2个百分点。结果表明，改进后的YOLOv5网络模型能在一定程度上提升遥感图像中飞机目标检测性能。
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| 关 键 词： | 遥感图像 YOLOv5 Swin-Transformer SIOU |
| 收稿时间： | 2023/2/6 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/3/1 0:00:00 |
Aircraft Target Detection Based on Improved YOLOv5 for Remote Sensing Images |
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| SUN Xie-yao,HOU Xiu-li and LUO Qing-qing.Aircraft Target Detection Based on Improved YOLOv5 for Remote Sensing Images[J].Journal of Xichang College,2023,37(2):67-72. |
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| Authors: | SUN Xie-yao HOU Xiu-li and LUO Qing-qing |
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| Institution: | Anhui Business College,Wuhu City Internet of Things Intelligent Transportation Engineering Technology Research Center,Wuhu City,Anhui,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing images YOLOv5 Swin-Transformer SIOU |
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