基于YOLOv5s的轻量化遥感舰船检测算法

作     者：王浩臣 辛月兰 郭江 王庆庆 WANG Haochen;XIN Yuelan;GUO Jiang;WANG Qingqing

作者机构：青海师范大学物理与电子信息工程学院青海西宁810001 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61662062) 青海省自然科学基金面上资助项目(2022-ZJ-929) 

出 版 物：《中国舰船研究》 (Chinese Journal of Ship Research)

年 卷 期：2024年第19卷第5期

页      码：200-207页

摘      要：[目的]针对遥感图像舰船目标检测任务中轻量化和快速推理的需求,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化遥感舰船目标检测算法LR-YOLO。[方法]首先,主干网络采用ShuffleNet v2 Block堆叠方式,有效减少算法的参数量并提高计算速度;其次,设计区域选择模块Filter,选择感兴趣的区域,更充分地提取有效特征;最后,引入圆形光滑标签计算角度损失,对遥感舰船目标进行旋转检测,并采用可变形卷积,以此来适应几何形变,提升检测效果。[结果]在HRSC2016舰船数据集上的实验结果表明,该算法的检测精度达到92.90%,提高1.3%,并且算法参数量仅为基线模型的39.33%。[结论]该算法实现了轻量化和检测准确率的平衡,为轻量化遥感舰船目标检测提供了参考。

主 题 词：YOLOv5s 遥感图像 舰船目标检测 可变形卷积 圆形平滑标签 

学科分类：08[工学] 081105[081105] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.19693/j.issn.1673-3185.03454

馆 藏 号：203145606...