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| 稿件标题： | 改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法 |
| 稿件作者： | 谢晓竹，卢罡 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2023.01.037 |
| 科学编辑： | 朱福珍 博士（黑龙江大学副教授、硕导） |
| 栏目名称： | 光学工程与电子技术 |
| 关键词： | YOLOv5；高空航拍图像；目标检测；多尺度特征融合 |
| 文章摘要： | YOLOv5模型对普通场景图像的目标检测有更好的性能，但在高空航拍图像检测中表现不佳，针对这个问题，提出一种改进的YOLOv5模型。首先，建立高空航拍目标数据集，弥补该类图像不足的问题，对模型进行针对性训练，其次，采用多尺度细节增强提升处理数据图像，整体提升数据质量；最后，利用多尺度特征融合更好的平衡目标特征和位置信息，增加大尺度检测头提升小目标检测能力。经过实验分析，证明该方法在对高空航拍图像目标进行检测时平均精度、准确率和召回率分别比YOLOv5模型提高了12.6%、10.3%和6%，满足检测要求。 |
| 稿件基金： | 军内科研项目（LJ20202AXXX） |
| 引用本文格式： | 谢晓竹，卢罡.改进YOLOv5的高空航拍图像检测方法［J］.兵器装备工程学报，2023，44(01)：248-253. XIE Xiaozhu, LU Gang.〗Improved detection of highaltitude aerial images based on YOLOv5［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2023，44(01)：248-253. |
| 刊期名称： | 2023年01期 |
| 出版时间： | 2023年1月 |
| 上线时间： | 2023年1月28日 |
| 浏览次数： | 3108 |
| 下载次数： | 75 |
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