基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测

作     者：崔丽群 曹华维 CUI Liqun;CAO Huawei

作者机构：辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2024年第50卷第4期

页      面：228-236页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：辽宁省高等学校基本科研项目(LJKMZ20220699) 

主　　题：目标检测 遥感图像 特征融合 感受野模块 圆形平滑标签 

摘      要：目前目标检测技术虽然已经趋于成熟,但是对遥感图像的检测仍存在不少挑战。针对遥感图像的背景复杂、目标尺度差异大、目标方向任意等特点造成目标检测精度低下的问题,提出一种基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。首先,构建一种联合注意力的多尺度特征增强网络,充分融合高低层特征,使特征层具有语义信息的同时包含丰富的细节信息,并在融合过程中利用设计的特征聚焦模块帮助模型选择关键特征,抑制无关信息。其次,使用感受野模块(RFB)对融合后的特征图进行更新,扩大特征图的感受野,减少特征信息损失。最后,对目标增加旋转角度,并采用圆形平滑标签将回归问题转化成分类问题,提高遥感目标定位的准确性。在用于航拍图像目标检测的大规模数据集(DOTA)上的实验结果表明,与YOLOv5算法相比,所提算法的交并比(Io U)为0.5和0.5~0.95时的平均精度均值(m AP@0.5和m AP@0.5∶0.95)分别提高了7.3和3.3个百分点,能够明显提高复杂背景下遥感图像目标的检测精度,并改善对遥感目标的漏检和误检情况。