基于改进YOLOv5x的遥感图像目标检测算法

作     者：王浩臣 辛月兰 盛月 谢琪琦 WANG Haochen;XIN Yuelan;SHENG Yue;XIE Qiqi

作者机构：青海师范大学物理与电子信息工程学院西宁810001 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61662062) 青海省自然科学基金面上项目(No.2022-ZJ-929) 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2024年第45卷第2期

页      码：95-100页

摘      要：针对遥感图像目标检测任务中小目标数量多、目标特征不明显导致检测精度不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv5x的遥感图像目标检测算法。首先,主干网络设计了D-SPP模块,在不加深网络结构的前提下整合了信息,使不同感受野特征能够有效融合。其次,采用SIOU_Loss代替CIOU_Loss作为边界框损失函数,提高边界框定位准确度。最后,增加一个新的检测头以获得更大尺度的特征图进行目标检测,并用Transformer构建网络中最小的检测头。实验结果表明,本算法在RSOD数据集上检测平均精度均值达到了91%,比YOLOv5x算法提升了5.4%。

主 题 词：YOLOv5x D-SPP模块 Transformer 目标检测 遥感图像 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0803[工学-仪器类] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.jgzz.2024.2.095

馆 藏 号：203126689...