文章详情
| 稿件标题： | 一种改进的YOLOv7-OBB舰船识别方法 |
| 稿件作者： | 孙宏磊,陈雯柏,刘辉翔 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.08.026 |
| 科学编辑： | 李月琴 博士 （北京联合大学 副教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | YOLOv7OBB算法；舰船识别；定向检测框；混合注意力模块；全局注意力机制；Partial卷积 |
| 文章摘要： | 为解决高分辨率遥感图像中舰船识别准确率低的问题，提出了一种改进的YOLOv7OBB舰船识别方法。引入定向检测框OBB（oriented bounding box）和KLD损失，可有效解决舰船密集排列和比例细长且方向任意所产生的漏检问题，在提高定位精度的同时保留了船只的目标方向信息；在YOLOv7基础框架的主干网络加入混合注意力模块 ACmix， 加强网络对于小目标检测的敏感度，能够提升对小型船只的检测精度；在颈部加入全局注意力机制（NAMAttention）和Partial卷积（PConv），在保证模型轻量化的同时，可提高PAN网络在复杂背景中捕捉关键特征的能力。实验结果表明，与YOLOv7模型相比，该方法在DOTAships数据集上取得了88.5%的平均精度，93.0%的准确率，847%的召回率，分别比YOLOv7提高了5%，0.9%和3.9%。与当前主流算法相比，该方法在检测效果上有着明显提升。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（62276028） |
| 引用本文格式： | 孙宏磊,陈雯柏,刘辉翔.一种改进的YOLOv7OBB舰船识别方法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(8)：192-198. SUN Honglei, CHEN Wenbai, LIU Huixiang.An improved YOLOv7OBB ship identification method［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(8)：192-198. |
| 刊期名称： | 2024年08期 |
| 出版时间： | 2024年9月 |
| 收稿日期： | 2023-09-30 |
| 修回日期： | 2023-11-07 |
| 录用日期： | 2024-01-06 |
| 上线时间： | 2024年9月2日 |
| 浏览次数： | 731 |
| 下载次数： | 65 |
| 免费阅读PDF 在线阅读 下载本期目录 下载本期封面 | |