一种改进的YOLOv5s航拍车辆检测算法

作     者：张立国 沈明浩 金梅 任婷婷 赵嘉士 ZHANG Liguo;SHEN Minghao;JIN Mei;REN Tingting;ZHAO Jiashi

作者机构：燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 

基　　金：国家重点研发计划(2020YFB1711001) 河北省科学技术研究与发展计划科技支撑计划(20310302D) 

出 版 物：《计量学报》 (Acta Metrologica Sinica)

年 卷 期：2024年第45卷第7期

页      码：974-981页

摘      要：为了解决航拍图像中车辆小目标检测困难的问题,提出一种改进的YOLOv5s航拍车辆检测算法。首先,将未利用的浅层特征信息与其他深层特征信息进一步融合,组成用于小目标检测的新检测层,提高小目标的检测能力;其次,结合SPD模块重新设计CSP模块构成SPD-CSP模块,代替原有网络的下采样操作,减少特征提取时小目标有效信息的损失;最后,将通道注意力机制ECA模块引入到Backbone部分中,通过自适应地调整不同特征通道的权重系数,使得网络更加关注特征图中的关键信息,减少无关信息的干扰。实验结果表明:提出的算法在VisDrone数据集上,与YOLOv5s网络相比,均值平均精度P_(mAP 0.5)提高了6.4%,检测速度FPS达到65帧/s,能实时、精确地对航拍车辆进行检测。

主 题 词：机器视觉 YOLOv5s SPD-CSP模块 航拍图像 深度学习 高效通道注意力机制 

学科分类：08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-1158.2024.07.06

馆 藏 号：203134923...